df.drop(["name"]) # 默认删除行 df.drop(["name"], axis=1) # 列需要加axis=1 1. 2. 2)inplace参数 凡是会对原数组作出修改并返回一个新数组的,往往都有一个 inplace可选参数。如果手动设定为True(默认为False),那么原数组直接就被替换。 DF= DF.drop('column_name', axis=1); DF.drop('co...
# 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(index=[0, 1])A B C D 2 8 9 10 11 ——— 。 原文链接:https:/...
这里假设保存的文件名为new_data.csv,你可以根据实际情况修改文件名。index=False表示不保存行索引。 完整代码 下面是完整的代码示例: importpandasaspd# 读取数据data=pd.read_csv('data.csv')# 去掉指定的column名data=data.drop('column_name',axis=1)# 保存修改后的数据data.to_csv('new_data.csv',index...
删除列：1. 使用 drop() 方法：data = data.drop([column_labels], axis=1)其中， column_labe...
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, 3], 'B': [4, 5, 6]} index = pd.MultiIndex.from_...
不方便通过drop(columns=[‘name’])来删除，可以一开始在读的时候就让它不要产生索引(index_col=0)...
2 注意：参考pandas文档drop可知：DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None,level=None,inplace=False,errors='raise')其中常用的参数有：labels：标签或列表columns： 列名axis在官网文档里 指定axis=0：indexaxis=1; column 3 删除一行：# 删除1行采用axis指定为0的方式：indexprint...
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) df.columns = ['Column1', 'Column2'] print(df) 复制代码 删除列: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) df = df.drop(columns=['B']) print(df...
diff(idx) 计算差集,产生新的 Index 对象 intersection(idx) 计算交集 union(idx) 计算并集 delete(loc) 删除loc 位置处的元素 insert(loc,e) 在loc 位置增加一个元素 e 示例:增加一行数据 删除指定索引对象 使用drop()删除指定行或列索引 示例:删除 Series 对象 示例:删除 DataFrame 对象 默认操作 0 轴上...
dropna 函数参数定义：axis： 它可以是 {0 or 'index', 1 or 'columns'}。默认为 0。如果 axis=0，则丢弃包含缺失值的行；如果 axis=1，则丢弃包含缺失值的列。how： 确定当我们至少有一个 NA 或全部 NA 时，是否从 DataFrame 中删除行或列。how='any'： 如果存在任何 NA 值，则删除该行或列(默认)...