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DataFrame。 六、实战演练 假设我们有一个包含学生信息的DataFrame,我们要筛选出年龄大于15且城市为"New York"的学生。 import pandas as pd # 创建一个包含学生信息的DataFrame student_data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Davi...
df.drop(2, axis=0, inplace=True) ``` 这将从原始 DataFrame 中删除索引为 2 的行。 2.删除列: 要删除 DataFrame 中的列,可以使用 drop( 方法并将 axis 参数设置为 1 或 'columns'。例如,假设我们有一个名为 df 的 DataFrame,要删除名为 'column1' 的列,可以使用以下代码: ``` df.drop('colum...
在Pandas 中执行此操作的最佳方法是使用 drop: df = df.drop('column_name', axis=1) 其中1 是轴 号( 0 用于行, 1 用于列。) 要删除列而不必重新分配 df 你可以这样做: df.drop('column_name', axis=1, inplace=True) 最后,要按列 号 而不是按列 标签 删除,请尝试删除,例如第 1、2 和 ...
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 inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一...
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...
# 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 ...
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
dataframe（df）在pandas中，dataframe是一个二维标签化的数据结构，类似于Excel中的表格。它由行和列组成，每一列都是一个Series对象，可以包含不同的数据类型。dataframe具有强大的数据处理和分析能力，可以进行各种操作，如筛选、排序、分组、聚合等。创建dataframe 创建dataframe的方法有很多种，其中最简单的方法是使用...
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 ...
df=pd.DataFrame(data) # 选择两列 print(df[['Name','Qualification']]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 输出: 列添加: 为了在 Pandas DataFrame 中添加列,我们可以将新列表声明为列并添加到现有数据框。 # Import pandas package ...