找到需要删除的行数据后,我们可以使用drop()函数来删除这些行。drop()函数可以接收一个索引或者条件,用于指定要删除的行。 如果我们要删除指定索引的行,可以使用如下代码: df.drop([0,1])# 删除第一行和第二行 1. 如果我们要删除满足条件的行,可以使用之前筛选出的rows_to_delete对象: df.drop(rows_to_dele...
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....
df.drop(['B','C'],axis=1)等价于df.drop(columns=['B','C'])AD0031472811 Dropa row by index 删除行 (双闭区间) df.drop([0, 1]) A B C D 2 8 9 10 11 删除行&列 df.drop(columns=['B', 'C'],index = [0:2]) Dropcolumns and/or rows ofMultiIndexDataFrame 从多层索引删除行...
# 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 9 10 11 >>> df.drop(index=[0, 1])A B C D 2 8 9 10 11 ——— 。 原文链接:https:/...
2 8 11>>>df.drop(columns=['B','C'])A D 0 0 3 1 4 7 2 8 11#Drop rows by index>>>df.drop([0, 1])A B C D 2 8 9 10 11 以上这篇Python中pandas dataframe删除一行或一列:drop函数详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持亿速云。
df = pd.read_excel('example.xlsx') 这里df是一个DataFrame对象,包含了Excel文件中的所有数据。 3. 删除行 在pandas中,删除行可以通过多种方式实现,例如基于索引(行号)或是满足特定条件的行。如需删除索引为1的行: df = df.drop(1) 如果需要基于条件删除行,例如删除列A值为特定值value的所有行: ...
['A', 'B', 'C', 'D']) >>>df ABCD 00123 14567 2 8 9 10 11 #Drop columns,下面两种方法等价 >>>df.drop(['B', 'C'], axis=1) AD 003 147 2 8 11 >>>df.drop(columns=['B', 'C']) AD 003 147 2 8 11 #Drop rows by index >>>df.drop([0, 1]) ABCD 2 8 9 10 ...
运行这段代码后,df_dropped将是一个新的DataFrame,其中不包含满足条件的行。 注意:drop方法默认不会修改原始DataFrame,而是返回一个新的DataFrame。如果你希望直接修改原始DataFrame,可以将inplace参数设置为True,如df.drop(rows_to_drop, inplace=True)。但请注意,这样做之后,原始DataFrame将被修改,且不会返回任何值...
df.drop(ColumnA,axis=1)df.drop(RowA,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 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.shape(#ofRows,#ofColumns) 从Pandas DataFrame中调用shape属性返回一个元组,第一个值代表行数,第二...
# Filter rows where a condition is metfiltered_df = df[df['column_name'] > 3] 根据条件筛选行是一种常见操作,它允许你只选择符合特定条件的行。处理缺失数据 # Drop rows with missing valuesdf.dropna()# Fill missing values with a specific valu...