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']notcontainedinaxis#Drop rows>>>df.drop([0, 1]) A B C D2 8 9 10 11 >>> df.drop(index=[0, 1]) A B C D2 8 9 10 11...
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 df1.drop(columns=['state_full_x','state_full_y'],inplace=True) 1...
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...
1、df.drop(columns=[‘column_name’],axis=1,inplace=True) 2、df.drop([‘column_name’],1,True) 举例: #column_name为待删列的列名,data本身是不会有变化的! #df.drop(columns=['column_name'],axis=1) #需要赋值(赋值给新的不会破坏源数据 #df2=df.drop(columns=['bodyType'],axis=1) #...
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...
删除索引是指在Python中删除DataFrame中的某一行或某一列。可以使用drop()方法来实现。 删除行的语法如下: 代码语言:txt 复制 df.drop(index, inplace=True) 其中,index是要删除的行的索引值,inplace=True表示在原始DataFrame上进行修改。 删除列的语法如下: 代码语言:txt 复制 df.drop(column, axis=1, inpla...
删除索引是指在Python中删除DataFrame中的某一行或某一列。可以使用drop()方法来实现。 删除行的语法如下: 代码语言:txt 复制 df.drop(index, inplace=True) 其中,index是要删除的行的索引值,inplace=True表示在原始DataFrame上进行修改。 删除列的语法如下: 代码语言:txt 复制 df.drop(column, axis=1, inpla...
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...
2 注意：参考pandas文档drop可知：DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None,level=None,inplace=False,errors='raise')其中常用的参数有：labels：标签或列表columns： 列名axis在官网文档里 指定axis=0：indexaxis=1; column 3 删除一行：# 删除1行采用axis指定为0的方式：indexprint...
data = pd.DataFrame({'c1': c1, 'c2': c2, 'c3': c3}) newdata = data.iloc[:, [0, 1]] print(newdata) 1. 2. 3. 2.根据列内元素过滤数据 根据列中元素过滤数据,平时也使用非常多。下面我们看看如何根据列中元素来过滤数据。 2.1 根据[]过滤数据 ...