我见过一些类似的例子(Drop multiple columns in pandas)但这并没有回答我的问题。 我不知道你所说的低效是什么意思,但如果你的意思是打字,那么只选择感兴趣的 cols 并分配回 df 可能会更容易: df = df[cols_of_interest] 其中cols_of_interest是您关心的列的列表。 或者您可以对列进行切片并将其传递给drop...
python numpy ValueError:操作数无法与形状一起广播 这个感觉他们有类似的问题,但“切片”不是分开的:Deleting multiple columns based on column names in Pandas 干杯 这将返回删除了列的数据框
import pandas as pd import cudf import time # 使用 Pandas 加载数据 start = time.time() df_pandas = pd.read_csv('ecommerce_data.csv') pandas_load_time = time.time() - start # 使用 cuDF.pandas 加载数据 start = time.time() df_cudf = cudf.read_csv('ecommerce_data.csv') cudf_load...
df = df.drop([1,3,5],axis=0) print(df) 3.4 删除某行和某列【国家/地区列,第1行】 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【国家/地区列,第1行】 df = df.drop(index=0,columns='国家/地区') print(df...
文件"C:\Users\Agnij\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py",第4811行,在drop_duplicates 重复=self.duplicated(subset,保留=保留) 文件"C:\Users\Agnij\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py",第4888行,在重复标签中,shape=map(list,zip(*map(f,vals))) ...
1、删除某列或某行数据可以用到pandas提供的方法drop 2、drop方法的用法: drop(labels, axis=0, level=None, inplace=False, errors='raise') 1. –axis为0时表示删除行,axis为1时表示删除列 3、常用参数如下: 先看一下数据表 删除行: import pandas as pd path =r'E:\Desktop\科学计算\Pandas课件\pa...
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 pandas drop 在Python pandas中,可以使用drop方法删除(drop)一列。具体操作如下: import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # 删除列'B' df = df.drop('B', axis=1) print(df) ...
采用drop方法,有下面三种等价的表达式: 1.DF= df.drop('列名', axis=1);2.DF.drop('列名',axis=1, inplace=True)3.DF.drop([DF.columns[[0,1,3]]], axis=1, inplace=True)# Note: zero indexed 注意:凡是会对原数组作出修改并返回一个新数组的,往往都有一个 ...
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']) ...