这是因为drop方法中,默认是删除行。 如果用axis=0或axis='rows',都表示展出行,也可用labels参数删除行。 df.drop(0) # drop a row, on axis 0 or 'rows' df.drop(0, axis=0) # same df.drop(0, axis='rows') # same df.drop(labels=0) # same df.drop(labels=[0]) # same # 结果 a ...
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) ...
dropDuplicates(colNames: Array[String]) 删除相同的列 返回一个dataframe except(other: DataFrame) 返回一个dataframe,返回在当前集合存在的在其他集合不存在的 explode[A, B](inputColumn: String, outputColumn: String)(f: (A) ⇒ TraversableOnce[B])(implicit arg0: scala.reflect.api.JavaUniverse.TypeTag...
使用Python的pandas库从DataFrame中删除记录可以通过以下几种方式实现: 1. 使用条件删除:可以使用DataFrame的条件筛选功能来删除满足特定条件的记录。例如,假设我们有一个名...
DataFrame.from_records 使用元组构造函数，也可以使用记录数组。DataFrame.from_dict 从Series、数组或字典...
drop : boolean, default True.当做新的索引,删除原来的列 设置新索引案例: 1、创建 df = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10], 'year': [2012, 2014, 2013, 2014], 'sale':[55, 40, 84, 31]}) month sale year 0 1 55 2012 1 4 40 2014 2 7 84 2013 3 10 31 2014 2、以月...
DataFrame.tail([n])返回最后n行 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 ...
# 创建一个空的DataFrame表格title_df = pd.DataFrame()# 将结果放入至Excel文件当中去with pd.ExcelWriter(file_name,#工作表的名称 engine='openpyxl',#引擎的名称 mode='a',#Append模式 if_sheet_exists="replace" #如果已经存在,就替换掉 ) as writer: title_df.to_excel(writer, sheet_name='Dashbo...
df= df.drop(['one'],axis=1) 去除含有某一个数的行: row_list = df[df.one == 2].index.tolist()#获得含有该值的行的行号df = df.drop(row_list) 六. DataFrame的修改 修改数据类型 df['one']=pd.DataFrame(df['one'],dtype=np.float) ...
data_new2=data.copy()# Create copy of DataFramedata_new2.loc[2.5]=new_row# Insert new rowdata_new2=data_new2.sort_index().reset_index(drop=True)# Reset indexprint(data_new2)# Print updated DataFrame By running the previous Python programming code, we have created Table 3, i.e. ano...