在Pandas Python中删除列可以使用drop()函数。drop()函数可以删除指定的列,并返回一个新的DataFrame对象。该函数的语法如下: 代码语言:txt 复制 df.drop(columns=['column_name'], inplace=True) 其中,df是要操作的DataFrame对象,column_name是要删除的列名。通过设置inplace=True参数,可以直接在原始DataFrame上进行...
(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.columns[[0,1, 3]]], axis=1, inplac...
# 删除列df=df.drop('B',axis=1) 1. 2. 方法2:使用del关键字 使用del关键字可以直接删除DataFrame的指定列。 # 删除列deldf['B'] 1. 2. 方法3:使用pop()函数 pop()函数可以删除DataFrame的指定列,并将删除的列作为Series返回。 # 删除列column_b=df.pop('B') 1. 2. 步骤4:验证删除结果 最后,...
>>>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(...
5 df.fillna(method='ffill') #在列方向上以前一个值作为值赋给NaN 1 2 3 drop函数的使用 (1)drop函数的使用:删除行、删除列 print frame.drop(['a']) print frame.drop(['Ohio'], axis = 1) 2)drop函数的使用:inplace参数 采用drop方法,有下面三种等价的表达式: 1. DF= DF.drop('column_name...
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...
df = df.drop('column2') 如果要删除多列,可以使用一个包含多个列标签的列表传递给drop()函数。 删除特定值要删除包含特定值的行或列,可以使用布尔索引。例如,假设要删除名为column1的列中所有值为NaN的行,可以执行以下代码: df = df[df['column1'].notnull()] 如果要删除多个列中满足条件的行,可以使用...
df = pd.read_excel('file.xlsx') 删除某一列,ColumnName' df = df.drop('ColumnName', axis=1) 查看结果 print(df) 在这个代码中,我们首先导入了pandas库,然后读取了一个名为’file.xlsx’的Excel文件,我们删除了名为’ColumnName’的列,我们打印出了结果,可以看到已经删除了指定的列。
要有条件地删除行,可以使用drop()方法结合布尔索引来实现。具体步骤如下: 导入Pandas库:import pandas as pd 创建一个DataFrame对象,假设为df。 使用布尔索引选择满足条件的行,例如删除列名为column_name中值为value的行:df = df.drop(df[df['column_name'] == value].index) 这里的df['column_name'] ==...
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...