你需要做df = df.drop(columns=colname)或df.drop(columns=colname, inplace=True。
不方便通过drop(columns=[‘name’])来删除，可以一开始在读的时候就让它不要产生索引(index_col=0)。
df2 = pd.read_excel("concat.xlsx",sheet_name="Sheet2") pd.concat([df1,df2],ignore_index=True) 结果如下: 从上表可以看到,里面有两条记录是完全重复的,我们直接可以再调用drop_duplicates()函数,实现去重操作。 df1 = pd.read_...
删除索引列。DataFrame对象的索引列位于第一列,可以使用drop()函数删除该列:data = data.drop(data.columns[0], axis=1)其中,data.columns[0]表示第一列的列名,axis=1表示按列删除。 将DataFrame对象保存为csv文件。可以使用to_csv()函数将DataFrame对象保存为csv文件:data.to_csv('output.csv', index...
从csv文件中删除未命名的列,可以使用Pandas库中的DataFrame对象进行操作。首先,我们需要使用Pandas的read_csv函数读取csv文件,并将其存储为DataFrame对象。然后,可...
使用read_csv()或read_excel()方法读取数据文件,也可以使用DataFrame()方法从列表或字典创建数据帧。例如,通过以下方式创建数据框: import pandas as pd df = pd.read_csv('example.csv') # or df = pd.read_excel('example.xlsx') # or df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']...
2 data = pd.read_csv(r"data.csv",nrows=5) 加载固定行数数据 3 data.head(2) 显示固定行数 4 data[“index”].values[0:10] #标签为index的列数据 5 data.columns.values 显示所有标签 6 data.drop(data.index[1],inplace=True) 删除第一行 ...
# 删除某一列或者某一行,用dropdf.drop(columns=line_name,axis)# 第一个参数columns即为你要删除的列或者行的名字,可以是一个值,也可以是一个队列多个值# 第二个参数axis则是你要删除的是列还是行:# axis=0,就是删除名为line_name的行# axis=1,就是删除名为line_name的列 ...
导入CSV数据,此时Pandas会创建一个默认索引 df = pd.read_csv('your-data.csv') 使用reset_index()方法去除默认索引,并添加一个新的从0开始的整数序列索引 df = df.reset_index(drop=True) 在上述代码中,drop=True参数告诉Pandas在添加新的整数索引的同时不要保留旧的索引。
Pandas 读取和存储数据 目录 读取 csv数据 读取 txt数据 存储 csv 和 txt 文件 读取和存储 json数据 读取和存储 excel数据 一道练习题 参考 Numpy基础(全) Pandas基础(全) 一,读取 CSV 文件: # 文字解析函数: # pd.read_csv()