我们可以使用以下代码删除columnB: df = df.drop('B', axis=1) print(df) 输出: A C 0 1 7 1 2 8 2 3 9 在drop方法中,我们需要指定要删除的column名称以及axis参数为1,表示删除column。同时,我们要将删除后的结果重新赋值给原来的变量,这样才能真正删除column。
(1)删除行、列 print(frame.drop(['a'])) print(frame.drop(['b'], axis = 1))#drop函数默认删除行,列需要加axis = 1 1. 2. (2)inplace参数 DF.drop('column_name', axis=1); DF.drop('column_name',axis=1, inplace=True) DF.drop([DF.columns[[0,1, 3]]], axis=1, inplace=Tr...
>>>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 2 8 9 10 11 >>> df.drop(...
# 默认在df最后一列加上column名称为job,值为jobs的数据。 df['job'] = jobs #若df中没有index为“4”的这一行的话,则添加,否则修改 df.loc[4] = ['zz', 'mason', 'm', 24, 'engineer'] print(df) # 删除行标签为1的行 dp=df.drop(index=1) ...
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) df.columns = ['Column1', 'Column2'] print(df) 复制代码 删除列: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) df = df.drop(columns=['B']) print(df...
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...
data_new1=data.drop("x1",axis=1)# Apply drop() functionprint(data_new1)# Print updated DataFrame As shown in Table 2, the previous Python code has created a new pandas DataFrame with one column less, i.e. the variable x1 has been removed. ...
删除列：1. 使用 drop() 方法：data = data.drop([column_labels], axis=1)其中， column_labe...
0 a b c 1 d e NaN 2 f NaN NaN 在上述代码中,我们首先使用str.split()方法将column_to_split列分割为三个新的列col1, col2, col3。然后,我们使用drop()方法删除原始的column_to_split列。请注意,由于某些行中的数据不足三个部分,因此第三列包含NaN值。如果需要将这些NaN值替换为其他值(例如空字符...
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...