我们需要指定要操作的列和要去除的数据。 column_name = 'B' data_to_remove = 'banana' 1. 2. 步骤4:过滤数据 使用pandas的条件过滤功能来去除指定列的指定数据。 df_filtered = df[df[column_name] != data_to_remove] 1. 步骤5:输出结果 最后,我们可以查看去除指定数据后的DataFrame。 print(df_filt...
有了df.loc[:, column_selector]我们就可以选择列。column_selector = ~df.columns().duplicated()d...
# 生成热力图sns.heatmap(df,cmap='YlGnBu')# 显示图形plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 示例结果 通过以上代码,我们可以得到两张热力图,分别对应原始数据和删除了一列后的数据。 原始数据热力图: GenerateDataGenerateHeatmapShowHeatmap 删除一列后的数据热力图: GenerateDataRemoveColumnGenerateHeatmapShowHeatm...
import pandas as pd def test(): # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('测试数据.xlsx') # 插入列 df.insert(loc=2, column='爱好', value=None) # 保存修改后的DataFrame到新的Excel文件 df.to_excel('结果.xlsx', index=False) test() 3、插入多列 假设我需要在D列(班级)后面插入5列,表头名...
columns_list, axis=1, inplace=True)•也可以直接使用字典的del语句删除指定列：del df[column_...
>df<-read_csv("df.csv")--Column specification---cols(Sepal.Length=col_double(),Sepal.Width=col_double(),Petal.Length=col_double(),Petal.Width=col_double(),Species=col_character())>df #Atibble:150x5Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species<dbl><dbl><dbl><dbl><...
NEW_COLUMN = '关键词清洗' # 结果文件存储路径 OUTPUT_FILE = '结果数据.xlsx' def keyword_clearup_mul_sep(keywords): # print(keywords) for punc in PUNCS: if punc in keywords: words = keywords.split(punc) if '' in words: words.remove('') break else: words = [keywords] return '; ...
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 ...
df[columnname]:标示一个Series df[[columnname]]:标示一个DataFrame DataFrame可以用join函数进行拼接,而Series则不行 六。df拼接:join df.join(other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='', sort=False) 将df 和other按列合并, on:None代表是按照索引index进行匹配合并 columnsname:按照列进行...
1. Vectorization: Replace loops with `df.apply()` or built-in methods 2. Optimal Data Types: e.g., `category` for low-cardinality text 3. Chunking Large Data: Read files in batches with `chunksize`学习路径建议 Learning Path Recommendations 1. 基础：掌握 DataFrame 创建、索引、切片 2. 进阶...