在上述代码中,我们定义了一个名为delete_column的函数,它接受一个二维数组和要删除的列索引作为参数。然后,我们使用del关键字从每一行中删除指定的列。最后,我们返回修改后的二维数组。 让我们看一个示例,说明如何使用delete_column函数删除二维数组中的列: array=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]deleted_array...
下面是一个使用类图表示的示例: Array- array: numpy.ndarray+__init__(array: numpy.ndarray)+delete_column(index: int)+print_array() 总结 本文中,我们学习了如何使用Python移除数组中的指定列。我们使用了NumPy库提供的delete函数来实现这个功能,并提供了相应的代码和注释。希望本文对刚入行的小白有所帮助,...
1, axis=0) # 删除第2列 my_array = np.delete(my_array, 1, axis=1)删除pandasDataFrame中的...
1. 使用 drop() 方法：data = data.drop([column_labels], axis=1)其中， column_labels 是...
b = np.array([[7, 8, 9]]) np.concatenate((a, b.T), axis=1) 2.9 数组堆叠 在numpy 中,还有一系列以 as 开头的方法,它们可以将特定输入转换为数组,亦可将数组转换为矩阵、标量,ndarray 等。如下: stack(arrays,axis):沿着新轴连接数组的序列。column_stack():将 1 维数组作为列堆叠到 2 维数组...
获得range的第一列列标rng.column# 返回range中单元格的数据rng.count# 返回current_regionrng.current_region# 返回ctrl + 方向rng.end('down')# 获取公式或者输入公式rng.formula='=SUM(B1:B5)'# 数组公式rng.formula_array# 获得单元格的绝对地址rng.get_address(row_absolute=True, column_absolute=True,...
第一个参数(必填):array(数组),也就是表格区域 第二个参数(必填):row_num(行号) 第三个参数(可选):column_num(列号),如果只选一列,则这个参数就是不必要填了,本例中就是,只选了花名册中的第一列(只有一列,没必要填列的参数了,然后根据MATCH函数传递过来行数,当然填上1也是一样的结果 ...
未打开新数据类型开关时(默认关闭),创建表的数据类型只允许为BIGINT、DOUBLE、DECIMAL、STRING、DATETIME、BOOLEAN、MAP和ARRAY类型。如果您需要创建TINYINT和STRUCT等新数据类型字段的表,可以打开options.sql.use_odps2_extension = True开关,示例如下。 from odps import options options.sql.use_odps2_extension = Tr...
# wb就是新建的工作簿(workbook),下面则对wb的sheet1的A1单元格赋值 worksheet.write_column( 'A15', [ 1, 2, 3, 4, 5]) # 列写入…
(B1:B5)'# 数组公式rng.formula_array# 获得单元格的绝对地址rng.get_address(row_absolute=True, column_absolute=True,include_sheetname=False, external=False)# 获得列宽rng.column_width# 返回range的总宽度rng.width# 获得range的超链接rng.hyperlink# 获得range中右下角最后一个单元格rng.last_cell# ...