python dataframe drop column 文心快码BaiduComate 在Python中,使用pandas库可以很方便地处理DataFrame。要删除DataFrame中的某一列,可以使用drop方法。下面是一个详细的步骤和代码示例: 导入pandas库: python import pandas as pd 创建一个DataFrame或获取一个已存在的DataFrame: 这里我们创建一个示例DataFrame: python...
现在,就理解了前面使用del删除DataFrame对象属性的方法出问题的根源了。当然,并不是说DataFrame对象的类就是上面那样的,而是用上面的方式简要说明了一下原因。 所以,在Pandas中要删除DataFrame的列,最好是用对象的drop方法。 另外,特别提醒,如果要创建新的列,也不要用df.column_name的方法,这也容易出问题。 参考文...
fromlocustimportHttpUser,TaskSet,taskclassUserBehavior(TaskSet):@taskdefdrop_data(self):self.client.post("/drop",json={"labels":["column_to_drop"],"axis":1})classWebsiteUser(HttpUser):tasks=[UserBehavior]min_wait=5000max_wait=15000 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 在压...
2, 3], 'B': [4, 5, 6]} index = pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 'x'), ('a', 'y'), ('b', 'z')], names=['index1', 'index2']) df = pd.DataFrame(data, index=index) # 删除列 df = df.drop('A', axis=1) print(df) ...
金融数据dataframe,按值排序后重置索引再存储。 data.sort_values(["A","B"]).reset_index(drop=True) feather feather读写速度一流,在空间充足的情况下首选,在小于3GB的DataFrame情况下优势显著。适合, 内存占用小于3GB的DataFrame文件 磁盘空间十分充足。 不必支持分布式计算 pd.read_feather() parquet parquet读...
unique_data=data.drop_duplicates() 数据的合并和重塑是 Pandas 的强大功能之一。merge()方法用于根据共同的列或索引将两个或多个 DataFrame 对象进行合并,concat()方法则用于沿轴进行拼接。例如,有两个 DataFrame 对象df1和df2,它们有共同的列'key',可以使用merge()方法进行合并: ...
Example 1: Remove Column from pandas DataFrame by Name This section demonstrates how to delete one particular DataFrame column by its name. For this, we can use the drop() function and the axis argument as shown below: data_new1=data.drop("x1",axis=1)# Apply drop() functionprint(data_...
newdf1=df.drop(1, axis=0) #根据行索引删除 df.drop('age2', axis=1) #根据列名进行删除 del df['age2'] #第二种删除列的方法 #增加行,注意,这种方法,效率非常低,不应该用于遍历中 df.loc[len(df)] = [24, "KENKEN"] df['newColumn'] = [2, 4, 6, 8] #增加列 ...
DataFrame 一个表格型的数据结构,类似于 Excel 、SQL 表,既有行标签(index),又有列标签(columns),它也被称异构数据表,所谓异构,指的是表格中每列的数据类型可以不同,比如可以是字符串、整型或者浮点型等。 DataFrame 的每一行数据都可以看成一个 Series 结构,只不过,DataFrame 为这些行中每个数据值增加了一个...
DataFrame.xs(key[, axis, level, drop_level])Returns a cross-section (row(s) or column(s)) from the Series/DataFrame. DataFrame.isin(values)是否包含数据框中的元素 DataFrame.where(cond[, other, inplace, …])条件筛选 DataFrame.mask(cond[, other, inplace, axis, …])Return an object of...