使用pd.read_csv函数读取名为data.csv的CSV文件,并将数据保存到名为data的DataFrame对象中。 使用data.tail(1)获取data中的最后一行数据,并将其保存到名为last_row的变量中。 使用last_row.drop(columns=['Column1'])删除last_row中的第一列,并将结果保存到名为modified_data的DataFrame对象中。 使用modified_d...
value=group #对分表进行求和,放在右下角最后一个位置 last_cell= new_worksheet['A1'].expand().last_cell #获取当前工作表数据区域右下角单元格 last_row=last_cell.row #获取当前工作表数据区域最后一行 last_column=last_cell.column #获取当前工作表数据区域最后一列 last_column_letter=chr(64+last_...
(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 1. 2. (2)inplace参数 DF.drop('column_name', axis=1); DF.drop('column_name',axis=1, inplace=True) DF.drop([DF.columns[[0,1, 3]]], axis=1, inplace=Tr...
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...
drop:默认为False,不删除原来索引,如果为True,删除原来的索引值 reset_index(drop=False) # 重置索引,drop=False data.reset_index() 结果: # 重置索引,drop=True data.reset_index() 结果: (3)以某列值设置为新的索引 set_index(keys, drop=True) keys : 列索引名成或者列索引名称的列表 drop : bo...
# Remove last rowfortotal column attribute medal_noc=medal_noc.drop([medal_noc.shape[0]-1],axis=0)medal_noc#2General champion medal_noc_year=medal_noc.loc[medal_noc.groupby('Year')['All'].idxmax()].sort_values('Year')medal_noc_year ...
在进行数据分析时，并非所有的列都有用，用df.drop可以方便地删除你指定的列。def drop_multiple_col(col_names_list, df): ''' AIM -> Drop multiple columns based on their column names INPUT -> List of column names, df OUTPUT -> updated df with dropped columns --- '''...
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 ...
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 ...
drop_duplicates(keep='first/last'/False) 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 ...