当你在`.drop('列名', axis=1)`中看到`axis=1`，它的实际含义是删除指定列名所对应的列标签，这些列将按照列的顺序从DataFrame中被逐个移除，实现的是水平方向的删除操作。所以，记住`axis=0`用于行操作，`axis=1`用于列操作，这样在删除DataFrame中特定行或列时，就能更准确地指定操作的方向。
mean(axis=0)计算的是每一列平均值, mean(axis=1)计算的是每一行平均值。 drop(0,axis=0)删除行, drop([‘col1’],axis=1)删除列。 drop用法实验 df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), ... columns=['A', 'B', 'C', 'D']) df A B C D 0 0 1 2 3 1 4 5 6 7 2 ...
所以问题当中df.drop（‘列名’,axis=1）代表将‘列名’对应的列标签（们）沿着水平的方向依次删掉。
drop函数用于删除数据框(DataFrame)中的行或列。这个功能在数据清洗过程中尤为重要,例如,当你需要去除某些不需要的列、清理缺失值、或者整理数据时,drop函数可以助你一臂之力。 axis参数解析 在drop函数中,axis参数用于指明是删除行还是删除列: axis=0:表示删除行(默认值)。 axis=1:表示删除列。 理解这个参数对于...
在Python pandas中,可以使用drop方法删除(drop)一列。具体操作如下: import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # 删除列'B' df = df.drop('B', axis=1) ...
concat函数的axis默认为0，表示纵向合并数据。接下来，我们来看这些函数实现时具体的结果。先导入需要用到的包。首先，我们构造一个DataFrame格式的数据。在drop函数中，axis=0和axis=1分别对应着行和列，axis=0删除了行，axis=1删除了列。mean函数的axis=0并不是对行进行求取均值，而是对列进行求取...
3],[4,5,6],[7,8,9]])row_to_remove=1new_array=np.delete(my_array,row_to_remove,axis=...
在使用numpy中的np.mean(axis = 1)的时候,计算结果是按照行计算的平均值,如下图所示: 在使用pandas中的pd.drop(axis = 1)时,丢弃的是某一列的值,如下图所示: 同样是axis为1,为什么操作不一样? 问题的理解 以前学习到这里似乎是强行记忆的,axis为0的时候是按照列来进行计算,axis为1是按照行来计算,直到...
drop的基本用法 drop函数的基本语法如下: DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') labels:要删除的行标签或列标签,也可以是标签的列表。 axis:默认为0,表示删除行;如果为1,则表示删除列。
df.drop([0,1])# 删除列df.drop('a', axis=1) df.drop(['b','c'], axis=1) df.drop(columns=['b','c'])# 同上 多重索引删除数据 # 构建复合索引测试表midx = pd.MultiIndex(levels=[['lama','cow','falcon'], ['speed','weight','length']], ...