print(frame.drop(['a'])) print(frame.drop(['b'], axis = 1))#drop函数默认删除行,列需要加axis = 1 (2)inplace参数 1. DF.drop('column_name', axis=1); 2. DF.drop('column_name',axis=1, inplace=True) 3. DF.drop([DF.columns[[0,1, 3]]], axis=1, inplace=True) 1. 2....
# Extracting column namesprint df.columns# OUTPUTIndex([u"Abra", u"Apayao", u"Benguet", u"Ifugao", u"Kalinga"], dtype="object")# Extracting row names or the indexprint df.index# OUTPUTInt64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18...
import polars as pl import time # 读取 CSV 文件 start = time.time() df_pl_gpu = pl.read_csv('test_data.csv') load_time_pl_gpu = time.time() - start # 过滤操作 start = time.time() filtered_pl_gpu = df_pl_gpu.filter(pl.col('value1') > 50) filter_time_pl_gpu = time.t...
df.drop('Column A', axis=1)df.drop('Row A', axis=0) 如果你想处理列,将Axis设置为1,如果你想要处理行,将其设置为0。但为什么呢? 回想一下Pandas中的shape。 df.shape(# of Rows, # of Columns) 从Pandas DataFrame中调用shape属性返回一个元组,...
range(row+1,column).value=sums workbook.save() workbook.close() app.quit() 第10行代码中的index()是Python中列表对象的函数,常用于在列表中查找某个元素的索引位置。该函数的语法格式和常用参数含义如下。- 第11行代码中的shape是pandas模块中DataFrame对象的一个属性,它返回的是一个元组,其中有两个元素...
Python program to drop row if two columns are NaN # Importing pandas packageimportpandasaspd# Importing numpy packageimportnumpyasnp# Creating two dictionaryd={'a':[0.9,0.8,np.nan,1.1,0],'b':[0.3,0.5,np.nan,1,1.2],'c':[0,0,1.1,1.9,0.1],'d':[9,8,0,0,0] }# Creating a Dat...
df.radd(other) 等效于other+df df.sub(other) 对应元素相减,如果是标量,就每个元素减去标量 df.rsub(other) other-df df.mul(other) 对应元素相乘,如果是标量,每个元素乘以标量 df.rmul(other) other*df df.div(other) 对应元素相除,如果是标量,每个元素除以标量 df.rdiv(other) other/df df.truediv(ot...
df=pd.read_csv("/kaggle/input/wildblueberrydatasetpollinationsimulation/WildBlueberryPollinationSimulationData.csv",index_col='Row#')df.head() 上述代码的输出 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # print the metadataofthe dataset ...
#axis=0即行,how有‘any’和‘all’两个选项,all表示所有值都为NA才删除df.drop(labels=0,columns=['col1'],axis=0,) #删除指定列,也可以删除行,axis作用不大 df.rename(index={'row1':'A'},columns={'col1':'A1'}) #重命名行索引和列名称df.replace(to_replace=np.nan,value=0,inplace=...
df.drop(col_names, axis=1, inplace=True) 删除列SQL版:1、select col_namesfromTable_Name2、alter table tableName drop column columnName 重命名列Python版: df.rename(index={'row1':'A'},columns ={'col1':'B'}) 重命名列SQL版: