1 首先用pandas结合np创建一个随机矩阵，然后通过它来演示drop的删除功能。import numpy as npimport pandas as pddf4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4) , columns = ['列1','列2','列3','列4'])print(df4)2 注意：参考pandas文档drop可知：DataFrame.d...
2.运行“adult_data = adult.copy().drop(columns=[‘Name’, ‘SSN’])” 3.merge() 首先需要引入pandas函数 pd.merge(left, right, how=‘inner’, on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=True, suffixes=(‘_x’, ‘_y’), copy=True, indicator...
参考文献:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.drop.html#pandas.DataFrame.drop 关于drop函数的用法 DataFrame.drop(self,labels = None,axis = 0,index = None,columns = None,level = None,inplace = False,errors ='raise' ) 通过指定标签名称和轴,或者直接指定索...
强制重新索引: 如果需要,可以使用df.reset_index(drop=True)重新设置索引。 使用inplace参数:在drop方法中使用inplace=True可以直接修改原DataFrame。 示例代码: 代码语言:txt 复制 # 使用inplace参数直接修改原DataFrame df.drop(1, inplace=True) print(df) 通过这些方法,你可以有效地删除Pandas DataFrame中的索引...
reset_index() :重置索引 rename() :修改列的索引名称 sort_values('列名') 根据列中值的大小,从小到大排序 截取前n行数据 :切片 关联操作join() drop() 删除一列的数据 排名rank() pandas提供了使我们能够快速便捷地处理大量结构化数据, pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库灵活的...
Python中pandas dataframe删除一行或一列:drop函数 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;
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) #删除行【1,3,5】 #方式1: # df = df.drop(labels=[1,3,5],axis=0) #方式2: # df = df.drop(index=[1,3,5],axis=0) # 方式3: df = df.drop([1,3,5],axis...
1、set_index() 作用:DataFrame可以通过set_index方法,将普通列设置为单索引/复合索引。 格式:DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 参数含义: keys:列标签或列标签/数组列表,需要设置为索引的普通列 ...
一、drop方法,丢弃指定轴上的项 drop方法可以对Series对象删除某项索引值。 drop方法可以对DataFrame对象删除某项索引值,包括行索引(index, ax...
drop函数默认删除行,列需要加axis = 1 ###(2)drop函数的使用:inplace参数采用drop方法,有下面三种等价的表达式: 1. DF= DF.drop('column_name', axis=1); 2. DF.drop('column_name',axis=1, inplace=True) 3. DF.drop([DF.columns[[0,1, 3]]], axis=1, inplace=True) # Note: zero ind...