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....
pandas中drop()函数用法 函数定义:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None,inplace=False)删除单个行axis=0,指删除index,因此删除columns时要指定axis=1删除多个行axis=0,指删除index,因此删除columns时要指定axis=1在没有取行名或列名的情况下,可以按一下方式删除行或列 ...
pandas方法1(中括号[]): []方法 pandas方法2(insert): insert方法 三、删除 3.1 删除行 pandas方法1(drop-行名): drop方法1 pandas方法2(drop-行号): drop方法2 pandas方法3(drop-删除特定条件的行): drop方法3 3.2 删除列 pandas方法1(drop): drop方法 pandas方法2(del): del方法 四、修改 4.1 pandas...
示例#1:通过索引标签删除行在他的代码中,传递了一个索引标签列表,并使用 .drop() 方法删除了与这些标签对应的行。 # importing pandas module importpandasaspd # making data frame from csv file data=pd.read_csv("nba.csv",index_col="Name") # dropping passed values data.drop(["Avery Bradley","Joh...
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;
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,...
drop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 ...
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。本文出处主要来源于必备工具书《利用python进行数据分析》。 1.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.no...
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...
importpandasaspd# 创建DataFramedata={'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]}df=pd.DataFrame(data)# 删除标签为1的行df_drop_row=df.drop(1)print(df_drop_row) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13.