pandas方法2(loc): loc方法 pandas方法3(concat): concat方法 2.2 增加列 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 panda...
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...
【例】对于上述业务数据work.csv,若已经检测出异常值,请问在此基础上,如何删除异常值?关键技术:drop()方法。 利用drop()方法,对work.csv文件中的异常值进行删除操作,代码及运行结果如下: 异常值的检测和处理是数据分析过程中一个至关重要的环节,它直接关系到数据的质量和后续分析的准确性。异常值,即那些显著偏离...
print("原始 DataFrame:") print(df)# 尝试删除不存在的列 'D',但不会抛出错误df3 = df.drop(columns=['D'], errors='ignore') print("\n尝试删除不存在的列 'D',但不会报错:") print(df3) 5)删除MultiIndexDataFrame 的列和/或行示例 importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建 MultiIndex DataFramemidx...
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\pandas教程\课件015-016\删除.xlsx' data = pd.read_excel(path,index_col...
pandas主要有三个用来删除的函数,.drop()、.drop_duplicates()、.dropna()。总结如下 .drop()删除行、列 .drop_duplicates()删除重复数据 .dropna()删除空值(所在行、列) 为避免篇幅太长,将其分为两部分,不想看参数介绍的可以直接看实例。 本篇介绍.drop_duplicates(), df.dropna ...
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...
在当前目录下有一个子目录就是代码:pandas-flask 打开Pycharm,然后打开pandas-flask这个目录,然后运行app.py就可以启动web服务器 30、Pandas的get_dummies用于机器学习的特征处理 分类特征有两种: 普通分类:性别、颜色 顺序分类:评分、级别 对于评分,可以把这个分类直接转换成1、2、3、4、5表示,因为它们之间有顺序、...
Pandas 系列是带有轴标签的一维ndarray。标签不必是唯一的,但必须是可哈希的类型。该对象同时支持基于整数和基于标签的索引,并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。 PandasSeries.drop()函数返回除去指定索引标签的Series。它根据指定的索引标签删除系列的元素。
Python program to drop row if two columns are NaN # Importing pandas packageimportpandasaspd# Importing numpy packageimportnumpyasnp# Creating two dictionaryd={'a':[0.9,0.8,np.nan,1.1,0],'b':[0.3,0.5,np.nan,1,1.2],'c':[0,0,1.1,1.9,0.1],'d':[9,8,0,0,0] }# Creating a Dat...