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...
可以通过之前的选择方法loc、iloc找到指定的行列,然后直接赋值,如果该位置存在数据则会修改,否则添加 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],['...
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...
data_new1=data.drop("x1",axis=1)# Apply drop() functionprint(data_new1)# Print updated DataFrame As shown in Table 2, the previous Python code has created a new pandas DataFrame with one column less, i.e. the variable x1 has been removed. ...
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...
1、单列drop,就是删除某一列 In [4]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 # 代表的就是删除某列 df.drop("A", axis=1) Out[4]: B C D 0 1 2 3 1 5 6 7 2 9 10 11 2、单行drop,就是删除某一行 In [5]: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 df Out[5]: A ...
Out[33]:DesignMatrixwithshape(5,1)y-1.50.03.61.3-2.0Terms:'y'(column0)In[34]:XOut[34]:DesignMatrixwithshape(5,3)Intercept x0 x1110.0112-0.01130.2514-4.10150.00Terms:'Intercept'(column0)'x0'(column1)'x1'(column2) 这些Patsy的DesignMatrix实例是NumPy的ndarray,带有附加元数据: ...
#axis=0即行,how有‘any’和‘all’两个选项,all表示所有值都为NA才删除df.drop(labels=0,columns=['col1'],axis=0,) #删除指定列,也可以删除行,axis作用不大 df.rename(index={'row1':'A'},columns={'col1':'A1'}) #重命名行索引和列名称df.replace(to_replace=np.nan,value=0,inplace=...
-- Query the UDTF with the input table as an argument and a directive to consider all the input-- rows in one single partition such that exactly one instance of the UDTF class consumes all of-- the input rows. Within each partition, the rows are ordered by the `b` column.SELECT*FROM...
concat默认是在**axis=0(row)**上进行连接(类似于SQL中union all操作),axis=1(column)。 pd.concat([df1,df2])等同于 df1.append(df2) pd.concat([df1,df2],axis=1)等同于 pd.merge(df1,df2,left_index=True,right_index=True,how='outer') ...