python dataframe drop column 文心快码BaiduComate 在Python中,使用pandas库可以很方便地处理DataFrame。要删除DataFrame中的某一列,可以使用drop方法。下面是一个详细的步骤和代码示例: 导入pandas库: python import pandas as pd 创建一个DataFrame或获取一个已存在的DataFrame: 这里我们创建一个示例DataFrame: python...
#删除行数据,传入行的的索引范围 stu.drop([0,1],inplace = True) #删除行数据,可以自由选择行数 stu.drop(index = [1,3,5],inplace = True) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 查看dataframe参数 info:显所有数据的类型 corr():查看列之间相关程度(首先得是数值类型) describe():查看列值的在统计...
为了演示,先新建一个DataFrame例子: data = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4, 4)), index=['Ohio', 'Colorado', 'Utah','New York'], columns=['one', 'two', 'three', 'four']) data # 用标签序列调用drop会从行标签(axis 0)删除值: data.drop(['Colorado', 'Ohio']) # 通过传递a...
1)labels=None,axis=0 的组合 2)index或columns直接指定要删除的行或列 >>>df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=['A','B','C','D'])>>>df A B C D 0 01 2 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11#Drop columns,两种方法等价>>>df.drop(['B','C'], axis=1) A D 0...
5.删除某行的数据(drop) importpandas as pd data={"name": ["小勇","小锋","小民"],"age": [28,29,30], } df= pd.DataFrame(data,index=["a","b","c"])print(df)print("---") df= df.drop("b")print(df)print("---") 结果如下 6.行列转换(T)、获取轴...
DataFrame 一个表格型的数据结构,类似于 Excel 、SQL 表,既有行标签(index),又有列标签(columns),它也被称异构数据表,所谓异构,指的是表格中每列的数据类型可以不同,比如可以是字符串、整型或者浮点型等。 DataFrame 的每一行数据都可以看成一个 Series 结构,只不过,DataFrame 为这些行中每个数据值增加了一个...
So far, we have used the column names to get rid of certain variables. This example explains how to delete columns of a pandas DataFrame using the index position of these columns. Again, we can use the drop function and the axis argument for this task: ...
df.drop('column_name', axis=1, inplace=True) 最后,要按列 号 而不是按列 标签 删除,请尝试删除,例如第 1、2 和 4 列: df = df.drop(df.columns[[0, 1, 3]], axis=1) # df.columns is zero-based pd.Index 还使用列的“文本”语法: df.drop(['column_nameA', 'column_nameB']...
1、DataFrame的创建 # 导入pandas import pandas as pd pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None) 参数: index:行标签。如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 columns:列标签。如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 举例一:通过已有数据创建 pd.Dat...
df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 6040 entries, 0 to 6039 Data columns (total 5 columns): UserID 6040 non-null int64 Gender 6040 non-null object Age 6040 non-null int64 Occupation 6040 non-null int64 Zip-code 6040 non-null object dtypes: int64(3), object(2...