在Pandas Python中删除列可以使用drop()函数。drop()函数可以删除指定的列,并返回一个新的DataFrame对象。该函数的语法如下: 代码语言:txt 复制 df.drop(columns=['column_name'], inplace=True) 其中,df是要操作的DataFrame对象,column_name是要删除的列名。通过设置inplace
要删除含有特定值的列,我们可以使用drop方法,并指定columns参数。 # 删除城市为"Chicago"的列 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...
import pandas as pd #读取数据 df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=0) #删除【地区、年份】列 #方式1: # df = df.drop(columns=['地区','年份'],axis=1) #方式2: # df = df.drop(labels=['地区','年份'],axis=1) #方式3: df = df.drop...
df.drop(df.columns[0], axis=1, inplace=True) # 删除第1列 df.drop(df.columns[0:3], axis=1, inplace=True) # 删除前3列 df.drop(df.columns[[0, 2]], axis=1, inplace=True) # 删除第1第3列 1. 2. 3. 2.3,通过各种筛选方法实现删除列 详见pandas选择行单元格,选择行列的资料 3,增...
1 drop函数简介 drop函数:用来删除数据表格中的列数据或行数据 df.drop(labels=None,axis=0 ,index=None ,columns=None ,inplace=False) 1. 2. 3. 4. 1.1 构建学习数据 df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), columns=['A', 'B', 'C', 'D']) ...
在Pandas中,我们可以使用drop方法来删除行或列。假设我们有一个数据框df,我们可以使用以下代码删除第i行: df = df.drop(i) 要删除第j列,可以使用以下代码: df = df.drop(columns=[j]) 使用Matplotlib库删除行或列:在Matplotlib中,我们可以使用pyplot模块的plot函数来绘制数据框或矩阵。如果我们想删除数据框或...
2 8 11>>>df.drop(columns=['B','C'])A D 0 0 3 1 4 7 2 8 11#Drop rows by index>>>df.drop([0, 1])A B C D 2 8 9 10 11 以上这篇Python中pandas dataframe删除一行或一列:drop函数详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持亿速云。
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 ...
Python学习笔记:pd.drop删除行或列 一、介绍 通过指定标签名称和相应的轴,或直接指定索引或列名称,删除行或列。 使用多索引时,可以通过指定级别来删除不同级别上的标签。 使用语法: pandas.DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None,...
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...