简介: python进行数据处理——pandas的drop函数 删除表中的某一行或者某一列更明智的方法是使用drop,它不改变原有的df中的数据,而是返回另一个dataframe来存放删除后的数据 清理无效数据 df[df.isnull()] #返回的是个true或false的Series对象(掩码对象),进而筛选出我们需要的特定数据。 df[df.notnull()] df....
# 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 2 8 9 10 11 ——— 。 原文链接:https:/...
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...
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) #删除全为空的列。 df = df.dropna(axis=0,subset=['地区','年份'],how='any') print(df) 3、df.drop() 3.1 df.drop()参数详解 df.drop( labels=None, #要删除的行或列...
print frame.drop(['Ohio'], axis = 1) 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...
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Python 是一种用于进行数据分析的出色语言,主要是因为以数据为中心的 Python 包的奇妙生态系统。 Pandas 就是其中之一,它使导入和分析数据变得更加容易。 Pandas 为数据分析师提供了一种使用 .drop() 方法删除和过滤dataframe的方法。使用此方法可以使用索引标签或列名删除行或列。
Python的pandas的dataframe的drop方法删除行列 drop( 方法用于删除 DataFrame 中的行和列。它有三个主要的参数:labels、axis 和 inplace。下面将详细介绍这些参数以及如何正确使用 drop( 方法来删除行和列。 1.删除行: 要删除 DataFrame 中的行,可以使用 drop( 方法并将 axis 参数设置为 0 或 'index'。例如,...
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; inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe; inplace=True,则会直接在原数据上进行删除操作,删除后就回不来了。
df.dropna()#将所有含有nan项的row删除df.dropna(axis=1,thresh=3)#将在列的方向上三个为NaN的项删除df.dropna(how='ALL')#将全部项都是nan的row删除 填充无效值 df.fillna(0) df.fillna({1:0,2:0.5})#对第一列nan值赋0,第二列赋值0.5df.fillna(method='ffill')#在列方向上以前一个值作为值赋...