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: AI检测代码解析 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: AI检测代码解析 df.drop(rows_to_delete.index)# 根据条件删除行数据...
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....
0 0 1 2 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11#Drop columns,下面两种方法等价>>>df.drop(['B','C'], axis=1)A D 0 0 3 1 4 7 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Py...
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: df = df[df['A'] != value] 4. 保存修改后的文件 完成行的删除操作后,可以使用to_excel函数将修改后的DataFrame保存回Excel文件: df.to_excel('modified_example.xlsx', index=False) 注意index=False的用途是防止pandas在...
>>>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']) >>>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 ...
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...
df=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=['A','B','C','D'])>>>dfABCD00123145672891011#Drop columns,下面两种方法等价>>>df.drop(['B','C'],axis=1)AD0031472811>>>df.drop(columns=['B','C'])AD0031472811#Drop rows by index>>>df.drop([0,1])ABCD2891011...
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(rows_to_drop,inplace=True)# 删除指定行并更新原始DataFrame 1. 步骤6: 显示修改后的数据框 最后,查看数据框以确认指定的行已被删除。 AI检测代码解析 print("修改后的数据框:")print(df)# 打印修改后的DataFrame 1. 2. 总结 通过以上步骤,我们成功地使用Pandas删除了数据框中根据特定条件筛选出来...