1. 删除DataFrame某一列 这里我们继续用上一节产生的DataFrame来做例子,原DataFrame如下: 我们使用drop()函数,此函数有一个列表形参labels,写的时候可以加上labels=[xxx],也可以不加,列表内罗列要删除行或者列的名称,默认是行名称,如果要删除列,则要增加参数axis=1,操作如下: #pd.__version__ =='0.18.0' #...
首先,一般被认为是“正确”的方法,是使用DataFrame的drop方法,之所以这种方法被认为是标准的方法,可能是收到了SQL语句中使用drop实现删除操作的影响。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(25).reshape((5,5)), columns=list("abcde")) display(df) try: df.drop('b') ...
axis 默认为0,指删除行,因此删除columns时要指定axis=1; index 直接指定要删除的行 columns 直接指定要删除的列 inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe; inplace=True,则会直接在原数据上进行删除操作,删除后无法返回。 因此,删除行列有两种方式: 1)labels=None,axis...
删除DataFrame(Excel)行或者列 实现代码: import pandasas pd #1、字典生成DataFrame(也可以读取Excel文件转化为DataFrame) students = {'name':['小明','小红','小马'], 'age':[13,14,15], 'grade':['七年级','八年级','九年级']} df1 = pd.DataFrame(students,index=['stu1','stu2','stu3'])...
五、删除含有特定值的列 要删除含有特定值的列,我们可以使用drop方法,并指定columns参数。 # 删除城市为"Chicago"的列 df_dropped_columns = df.drop(columns=['City']) print(df_dropped_columns) 上面的代码会删除城市列,并返回一个新的DataFrame:
1.创建DataFrame 首先创建一个简单的DataFrame 2.删除DataFrame的’bb’行 直接采用drop函数即可,设置参数axis=0. 参数axis为0表示在0轴(列)上搜索名字为bb的对象,然后删除对象bb对应的行。 3.删除DataFrame的’c’列 方法一:直接采用drop函数即可,设置参数axis=1. 参数axis为1表示在1轴(行)上搜索名字为c的对...
要删除列,需要设置axis=1(axis=0默认用于删除行)。同时,你可以通过设置inplace=True来直接在原DataFrame上进行修改,或者保留原DataFrame不变,将结果赋值给一个新变量。 直接在原DataFrame上删除列(不保留原数据): python df.drop('City', axis=1, inplace=True) 不直接在原DataFrame上删除列(保留原数据): ...
Example#2:删除具有列名的列 在他的代码中,传递的列使用列名删除。axis参数保持为1,因为1引用了列。 # 导入pandas模块importpandasaspd# 从csv文件制作数据帧data=pd.read_csv("nba.csv",index_col="Name")# 删除传递的列data.drop(["Team","Weight"],axis=1,inplace=True)# 打印data ...
Python中的DataFrame是pandas库中的一个数据结构,它类似于Excel中的表格,可以存储和处理二维数据。多索引是指在DataFrame中使用多个层级的索引来标识数据。 要从DataFrame的多索引中删除列,可以使用drop方法。下面是一个完整的答案: 在Python中,要从DataFrame的多索引中删除列,可以使用drop方法。drop方法可以接受一个参数...
dataframe去掉某个数 python dataframe去除序号列,a=pd.read_csv("you.csv")读取的数据如下: 1.对列进行操作#抽取一列a["H2"]#抽取若干列a[['H2','CO','CO2',C2H4]]#去除某一列,例如去除labela.drop('label',axis=1)#删除某一列也可以用deldelframe['ok']#如果你想要