>>>df.drop(columns=['B', 'C']) A D 0 0 3 1 4 7 2 8 11 # 第一种方法下删除column一定要指定axis=1,否则会报错 >>> df.drop(['B', 'C']) ValueError: labels ['B' 'C'] not contained in axis #Drop rows >>>df.drop([0, 1]) A B C D 2 8
print(df.drop(index=['Bob', 'Dave', 'Frank'])) # age state point # name # Alice 24 NY 64 # Charlie 18 CA 70 # Ellen 24 CA 88 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 默认情况下,原始DataFrame保持不变,并返回一个新的DataFrame。如果参数inplace设置为True,则将更改...
df.drop(2, axis=0, inplace=True) ``` 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('colum...
print("Original DataFrame:\n", df) # 使用.drop()方法删除列 df_dropped = df.drop('City', axis=1) print("\nDataFrame after dropping 'City' column:\n", df_dropped) # 使用.drop()方法删除列,并修改原始数据 df.drop('Score', axis=1, inplace=True) print("\nDataFrame after dropping '...
#用drop对数据进行删除 df.drop('b', axis=1) # drop a column df.drop('b', axis='columns') # same df.drop(columns='b') # same df.drop(columns=['b']) df.drop('columns',axis=1,inplace='True') #改变原始数据 #同时删除多列数据 ...
我有一个带DataFrame的熊猫shape(1000,8),所以我想做一个新的DataFrame,但是条件在一个列中,但不是一个简单的条件--它是特定行上的值计数,例如,我们有一个列,其中df.column1= [1,2,2,2,3,3,4,5,8,8,8,8] i与sames列具有相同的DataFrame,但在column1上有条件,我只想要重复column1 浏览5提问于2019...
删除pandas DataFrame的某一/几列: 方法一:直接del DF['column-name'] 方法二:采用drop方法,有下面三种等价的表达式: 1. DF= DF.drop('column_name', 1); 2. DF.drop('column_name',axis=1, inplace=True) 3. DF.drop([DF.columns[[0,1, 3]]], axis=1,inplace=True) # Note: zero indexed...
python学习之删除DataFrame某⼀⾏列内容⽤法：DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)参数说明：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 in...
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...
Python中,要从DataFrame的列中清除特定范围的数据,可以使用以下方法: 1. 使用条件筛选:可以使用布尔索引来筛选出不在特定范围内的数据,并重新赋值给DataFrame。例如,假设我们有...