#在数据表中,删除b列和d列,如果是删除列的话,axis取1,删除行则取0;参数inplace指重置索引的结果是否作用在前面的数据上,一般肯定是要更改表格的 df_data.drop(['b','d'], axis=1, inplace=True) #DataFrame对象的head属性可以查看工作表的前几行,以对于表中的数据有一个了解 print('经过操作后的数据:...
df.drop_duplicates(keep='first') #保留第一个重复的行 df.drop_duplicates(keep='last') #保留第一个重复的行 df.drop_duplicates(keep=False) #删除所有重复的行 2.映射 替换 replace()函数:替换元素 使用replace()函数,对values进行映射操作 单值替换 普通替换: 替换所有符合要求的元素:to_replace=15,val...
DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False) 如subset=[‘A’,’B’]去A列和B列重复的数据 参数如下: subset : column label or sequence of labels, optional用来指定特定的列,默认所有列keep : {‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’删除重复项并保留第一次出现的项in...
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...
摘要:To remove duplicated records based on a specific column in GeoPandas, you can use the drop_duplicates method. Here's how you can do it: Example Script阅读全文 posted @2024-12-04 14:10McDelfino阅读(16)评论(0)推荐(0) 12345···21下一页...
df.drop_duplicates(subset=["col"],keep=first,ignore_index=True) #根据列删除重复行,返回删除后的结果数据 df.fillna(value=,inplace=) #用value值填充na,返回填充后的结果数据df.dropna(axis=0,how='any',inplace=False) #axis=0即行,how有‘any’和‘all’两个选项,all表示所有值都为NA才删...
可以使用separate(column,into,sep =“[\ W _] +”,remove = True,convert = False,extra ='drop',fill ='right')函数将列拆分为多个列。 separate()有各种各样的参数: column:要拆分的列。 into:新列的名称。 sep:可以根据字符串或整数位置以拆分列。 remove:指示是否删除原始列。 convert:指示是否应将...
drop compare tz_convert cov equals memory_usage sub pad rename_axis ge mean last cummin notna agg convert_dtypes round transform asof isin asfreq slice_shift xs mad infer_objects rpow drop_duplicates mul cummax corr droplevel dtypes subtract rdiv filter multiply to_dict le dot aggregate pop ...
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_...
# 检测重复行 print(df.duplicated().sum()) # 删除重复行 df_unique = df.drop_duplicates() # 基于某些列删除重复 df_unique = df.drop_duplicates(subset=['姓名', '城市']) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 数据类型转换 # 查看数据类型 print(df.dtypes) # 转换数据类型 df['年龄'] = df...