df_dropped_columns = df.drop(columns=['City']) print(df_dropped_columns) 上面的代码会删除城市列,并返回一个新的DataFrame: Name Age 0 Alice 25 1 Bob 30 2 Charlie 35 3 David 40 注意:筛选和删除操作默认返回的是一个新的DataFrame,不会改变原始的
方法一 df2 = df.drop([B,C], axis=1) 方法二 cols = [B,C] df2 = df.drop(cols, axis=1) 选择或保留列如果你想选择一列(而不是删除),你可以使用命令 df[A] 要选择多个列,您可以提交以下代码。 df[[A,B]] 如何从 pandas Dataframe 中按位置编号删除列?您可以使用此命令?找出第一列df....
删除pandas DataFrame的某一/几列: 方法一:直接del DF['column-name'] 方法二:采用drop方法,有下面三种等价的表达式: 1. DF= DF.drop('column_name', 1); 2. DF.drop('column_name',axis=1, inplace=True) 3. DF.drop([DF.columns[[0,1, 3]]], axis=1,inplace=True) # Note: zero indexed...
Example 2: Remove Multiple Columns from pandas DataFrame by NameExample 2 shows how to drop several variables from a pandas DataFrame in Python based on the names of these variables.For this, we have to specify a list of column names within the drop function:...
二. DataFrame的基本概念 DataFrame是Pandas库中最常用的数据结构之一，它可以看作是一种二维的表格数据...
在pandas库中,drop_duplicates()方法默认会根据所有列的数值进行比对,如果所有列的数值完全相同,则会被视为重复项。但是有时候,DataFrame中的重复行可能在某几列上的数值相同,而在其他列上的数值不同,这样就会导致drop_duplicates()方法无法正确去除这种重复项。
用法:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 参数说明: labels 就是要删除的行列的名字,用列表给定 axis 默认为0,指删除行,因此删除columns时要指定axis=1; index 直接指定要删除的行 columns 直接指定要删除的列 ...
用法:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 在这里默认:axis=0,指删除index,因此删除columns时要指定axis=1; inp...
使用drop()方法删除pandas.DataFrame的行和列。 在0.21.0版之前,请使用参数labels和axis指定行和列。从0.21.0开始,可以使用index或columns。 在此,将对以下内容进行说明。 DataFrame指定的行删除 按行名指定(行标签) 按行号指定 未设置行名的注意事项
drop_duplicates()是 Pandas 中用于删除 DataFrame 中重复行的函数。它可以根据指定的列或所有列来识别重复行,并删除这些重复行,只保留第一次出现的行(默认行为)。该函数的基本语法如下: DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False) ...