使用del关键字可以删除指定的列。语法如下: del df['column_name'] 例如,假设我们有一个名为df的DataFrame,其中包含列’A’、’B’和’C’。要删除列’B’,可以执行以下代码: del df['B'] 使用drop方法删除列除了使用del关键字外,还可以使用drop方法删除列。drop方法可以接受列名作为参数,并返回一个新的Data...
在DataFrame中,reindex可以改变行索引、列索引,也可以同时改变二者。当仅传入一个序列时,结果中的行会重建索引: frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3, 3)), index=['a', 'c', 'd'], columns=['Ohio', 'Texas', 'California']) frame frame = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape((3, 3...
# 对于特别大的DataFrame,head方法会选取前五行: frame.head() # 如果指定了列序列,则DataFrame的列就会按照指定顺序进行排列: pd.DataFrame(data, columns=['year', 'state', 'pop']) # 如果传入的列在数据中找不到,就会在结果中产生缺失值: frame2 = pd.DataFrame(data, columns=['year', 'state', '...
Python DataFrame如何根据列值选择行 1、要选择列值等于标量的行,可以使用==。...df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、要选择列值在可迭代中的行,可以使用isin。...3、由于Python的运算符优先级规则,&绑定比=。因此,最后一个例子中的括号是必...
axis参数指定要删除的维度，0表示行，1表示列。在这个例子中，我们删除了第2行和第2列。
你也可以使用类似NumPy数组的方法,对DataFrame进行转置(交换行和列):In [68]: frame3.TOut[68]: 2000 2001 2002Nevada NaN 2.4 2.9Ohio 1.5 1.7 3.6内层字典的键会被合并、排序以形成最终的索引。如果明确指定了索引,则不会这样:In [69]: pd.DataFrame(pop, index=[2001, 2002, 2003])Out[69]: ...
如果嵌套字典传给DataFrame,Pandas就会被解释为:外层字典的键作为列,内层键则作为行索引! 也可以使用类似NumPy数组的方法,对DataFrame进行转置: print(frame3.T) 200120022000 Nevada2.42.9NaN Ohio1.73.61.5 内层字典的键会被合并、排序以形成最终的索引。如果明确指定了索引,则不会这样: ...
DataFrame 是pandas最常用的数据结构,类似于数据库中的表,不过DataFrame不仅仅限制于2维,可以创建多维数据表。DataFrame既有行索引,也有列索引,可以看做是Series组成的字典,每个Series看做DataFrame的一个列。 1.DataFrame创建: 1.标准格式创建 2.等长列表组成的字典来创建 ...
DataFrame 是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值等)。DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 组成的字典(共用同一个索引)。DataFrame 中的数据是以一个或多个二维块存放的(而不是列表、字典或别的一维数据结构)。
删除元素：remove()、pop()、del关键字 在探险过程中 ，有时也需要丢弃不必要的物品以减轻负担。删除列表元素有以下几种方法：remove()：移除列表中第一个匹配的指定元素 ，如同从背包中丢弃指定道具。inventory.remove('potion') # ['rope', 'longbow', 'scroll']pop()：移除并返回指定索引处的元素 ，或...