找出所有空列 empty_columns = [] for col in sheet.iter_cols(min_row=1, max_row=max_row): if all([cell.value is None for cell in col]): empty_columns.append(col[0].column_letter) 删除空列 for col in empty_columns: sheet.delete_cols(sheet[col + '1'].column) 保存修改后的文件 ...
通过drop()方法删除指定的数据,index属性指定删除的行,columns指定删除的列,inplace属性是否在原数据集上操作,默认为False,此时需要一个变量来接收删除后的结果 df = pd.DataFrame(data = [['lisa','f',22],['joy','f',22],['tom','m','21']], index = [1,2,3],columns = ['name','sex','...
drop columns pandas df.drop(columns=['B','C']) 5 0 从dataframe中删除列 #To delete the column without having to reassign dfdf.drop('column_name', axis=1, inplace=True) 4 0 在pandas中删除列 note: dfisyour dataframe df = df.drop('coloum_name',axis=1) ...
本文简要介绍 python 语言中 pyflink.table.Table.drop_columns 的用法。用法:drop_columns(*fields: pyflink.table.expression.Expression) → pyflink.table.table.Table删除现有列。字段表达式应该是字段引用表达式。 例子: >>> tab.drop_columns(tab.a, tab.b) 参数: fields- 列列表字符串。 返回: 结果表...
toad.selection.select(frame,target='target',empty=0.9,iv=0.02,corr=0.7,return_drop=False,exclude=None) frame:数据集。 target:目标列或因变量列。 empty:缺失值个数超过该阈值时删除变量,若值小于1,则变量缺失率高于该阈值时删除变量。 iv:删除iv低于该阈值的变量。
for col in md_data.columns: md_data[col] = md_data.apply(lambda x: apply_md5(x[col]), axis=1) 查看运行结果: 4. Pandarallel测试 Pandarallel特点: 非常简单实现Pandas并行; 没有自己的读取文件方式,依赖Pandas读取文件; 用户文档: 读取数据集,记录耗时: import pandas as pd from pandarallel impo...
DataFrame() print(df) # output: # Empty DataFrame # Columns: [] # Index: [] (2)使用list创建DataFrame 使用单个列表或嵌套列表作为数据创建DataFrame时,如果不指定index或columns,默认使用range(len(list))作为index,对于单列表,默认columns=[0],对于嵌套列表,默认columns为内层列表的长度的range。 代码语言...
Python program to drop row if two columns are NaN # Importing pandas packageimportpandasaspd# Importing numpy packageimportnumpyasnp# Creating two dictionaryd={'a':[0.9,0.8,np.nan,1.1,0],'b':[0.3,0.5,np.nan,1,1.2],'c':[0,0,1.1,1.9,0.1],'d':[9,8,0,0,0] }# Creating a Dat...
axis:轴。0或'index',表示按行删除;1或'columns',表示按列删除。 inplace:是否原地替换。布尔值,默认为False。如果为True,则在原DataFrame上进行操作,返回值为None。 limit:int, default None。如果method被指定,对于连续的空值,这段连续区域,最多填充前 limit 个空值(如果存在多段连续区域,每段最多填充前 lim...
# 方法2:使用 drop 方法 df2 = df.drop(df.columns[-1], axis=1) # 方法3:使用 iloc df3 = df.iloc[:, :-1] # 方法4:使用 loc df4 = df.loc[:, df.columns[:-1]] # 方法5:使用 filter df5 = df.filter(regex="^(?!"+df.columns[-1]+"$).*") ...