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方法1(loc): loc方法 4.2 pandas...
A D 0 0 3 1 4 7 2 8 11 # 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...
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...
(1)drop函数的使用:删除行、删除列,drop函数默认删除行,列需要加axis = 1 df.drop(['a']) df.drop(['列名'], axis =1) (2)drop函数的inplace参数 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...
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) ...
这是drop函数的所有参数 labels是指要删除的标签,一个或者是列表形式的多个; axis是指处哪一个轴; columns是指某一列或者多列; level是指等级,针对多重索引的情况; inplaces是否替换原来的dataframe; 具体更详细的可以参阅官网:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.drop...
df.drop(columns=['B','C']) 5 0 从dataframe中删除列 #To delete the column without having to reassign dfdf.drop('column_name', axis=1, inplace=True) 4 0 在pandas中删除列 note: dfisyour dataframe df = df.drop('coloum_name',axis=1) ...
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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...
value in at least one column. If you want to drop a dataframe only if it has NaN values in all the columns, you can set the“how”parameter in thedropna()method to“all”. After this, the rows are dropped from the dataframe only when all the columns in any row contain NaN values....