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' #...
labels 就是要删除的行列的名字,用列表给定 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...
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'])...
1. 删除某个列 删除列可以使用drop方法,axis参数表示操作的方向,axis=1表示按列进行操作。 importpandasaspd# 创建一个示例 DataFramedata={'A':[1,2,3,4],'B':[5,6,7,8],'C':[9,10,11,12]}df=pd.DataFrame(data)# 删除列 'B'df_dropped_column=df.drop('B',axis=1)print("删除列后的 D...
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:
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删除操作 drop() 删除多个行 DataFrame删除操作 使用行或列的索引,可以对DataFrame中的数据进行修改。 drop() 类似于Series, 在DataFrame中同样可以使用drop()方法删除一行或者一列。 importpandasaspddata={'one':[1,2,3],'two':[4,5,6],'three':[7,8,9]}df3=pd.DataFrame(data)print(df3)c3...
# 删除重复列,保留第一个出现的列 df = df.loc[:, ~df.columns.duplicated()] print("DataFrame after dropping duplicates:\n", df) ``` **方法2:使用`groupby()`方法删除重复列** 另一种方法是使用`groupby()`方法来根据列名进行分组,并保留每组中的第一个列。
这将从原始 DataFrame 中删除索引为 2 的行。 2.删除列: 要删除 DataFrame 中的列,可以使用 drop( 方法并将 axis 参数设置为 1 或 'columns'。例如,假设我们有一个名为 df 的 DataFrame,要删除名为 'column1' 的列,可以使用以下代码: ``` df.drop('column1', axis=1) ``` 该代码将返回一个新的...