(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...
在Python中,我们则使用columns和index属性来提取,如下: # Extracting column namesprint df.columns# OUTPUTIndex([u"Abra", u"Apayao", u"Benguet", u"Ifugao", u"Kalinga"], dtype="object")# Extracting row names or the indexprint df.index# OUTPUTInt64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8...
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...
None:指定一个值去替换缺失值 drop函数的使用: (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 (2)inplace参数 1. DF.drop('column_name', axis=1);2. DF.drop('column_name',axis=1, inplace=True)3. DF.drop([DF....
alter table table_name drop column_name; 删除表的字段 alter table table_name modify column_name 旧的column_type 新的column_type; 修改表的字段类型 alter table table_name change 旧的column_name 新的column_name column_type; 可以修改表的字段名称、类型 ...
(4)‘columns’ : dict like {column -> {index -> value}},默认该格式。colums 以columns:{index:values}的形式输出 (5)‘values’ : just the values array。values 直接输出值 path_or_buf : 路径 orient : string,以什么样的格式显示.下面是5种格式: lines : boolean, default False typ : default...
df_train.drop(columns=["Name", "Ticket", "Cabin"], inplace=True) df_train.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass Sex Age SibSp Parch Fare Embarked 0 1 0 3 male 22.0 1 0 7.2500 S 1 2 1 1 female 38.0 1 0 71.2833 C 2 3 1 3 female 26.0 0 0 7.9250 S 3 4 1 1 fema...
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...
name_column = df['Name']行的选择：可以使用df.loc[]或df.iloc[]来选择DataFrame中的行，通过标签或位置进行选择。通过标签选择行：row = df.loc[0]通过位置选择行：row = df.iloc[0]条件选择：可以使用布尔条件对DataFrame进行筛选，如df[df['column_name'] > 5]将选择列中大于5的行。比如：选择年龄...
drop_duplicates() 数据类型转换:使用astype函数将某一列的数据类型转换为指定的类型。 df2['column_name'] = df2['column_name'].astype(int) 数据排序:使用sort_values函数对数据进行排序。 df1 = df1.sort_values(by='column_name', ascending=False) 四、写入Excel文件 除了读取Excel文件,pandas还可以将...