首先,我们使用drop方法来删除DataFrame中的一列。该方法的第一个参数是要删除的列的索引,我们可以使用df.columns[0]来获取第一列的索引。第二个参数axis=1表示删除的是列而不是行。 然后,我们将删除第一列后的DataFrame赋值给一个新的变量df_without_first_column。 最后,我们使用print函数来显示删除第一列后的D...
df.drop('b', axis=1) # drop a column df.drop('b', axis='columns') # same df.drop(columns='b') # same df.drop(columns=['b']) df.drop('columns',axis=1,inplace='True') #改变原始数据 #同时删除多列数据 df1.drop(columns=['state_full_x','state_full_y'],inplace=True) 1...
我的代码如下：删除列也是Excel中的常用操作之一，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。...
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...
在Python中,要从DataFrame的多索引中删除列,可以使用drop方法。drop方法可以接受一个参数labels,用于指定要删除的列的标签。此外,还可以通过参数axis指定删除的方向,默认为列(axis=1)。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个带有多索引的DataFrame data = {'A': [1, 2, ...
(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...
{10'item':'object',11'price':'value'12}13print(frame9.rename(index=reindex,columns=recolumn))#不会改变原数据frame914print(frame9)15print(frame9.rename(index={1:'first'},columns={'item':'object'}))16#inplace=True用于指定在原数据frame9上面改17frame9.rename(index={1:'first'},columns...
def concat_col_str_condition(df):# concat 2 columns with strings if the last 3 letters of the first column are 'pil' mask = df['col_1'].str.endswith('pil', na=False) col_new = df[mask]['col_1'] + df[mask]['col_2'] col_new.replace('pil', ' ', regex=True,...
处理重复操作:drop_duplicates df.drop_duplicates(keep='first'):保留第一个重复的数据 df.drop_duplicates(keep='last'):保留最后一个重复的数据 df.drop_duplicates(keep=False):全部删除 处理异常数据: df.drop(labels=xxxx):直接删除异常数据 级联操作:级联是对表格做拼接 ...
#各行是否是重复行,返回Series,keep参数为first,last,False,first意思是第一次出现的重复值保留。 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=...