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.isn…
AI代码解释 importpandasaspdimportnumpyasnp# 造一份脏数据data={'name':['Alice','Bob',np.nan,'David','Eve','Alice '],'age':[25,np.nan,35,40,22,25],'salary':['50000','60000','seven thousand','80000','90000','50000'],'date_joined':['2021-01-01','2021-02-15','unknown',...
传递参数axis=1或axis='columns'可以删除列的值: In [15]: data.drop('two', axis=1) Out[15]: one three four New York 0 2 3 Shanghai 4 6 7 Beijing 8 10 11 Tokyo 12 14 15 同样,将列标签放入列表可以删除多个列: In [16]: data.drop(['two', 'four'], axis=1) Out[16]: one t...
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='序号') print(data.drop(2)) # 删除单行,直接写行标签 print('==='*20) print(data.drop(labels=[1,3])) # 删除多行,使用labels,标签写成列表 1. 2. 3...
df = df.drop_duplicates() 四、小结一下:清洗套路总结 数据清洗,其实就三个动作: 找问题:缺啥?乱啥?多啥?少啥? 动手术:删?补?统一格式?拉到同一标准? 再验收:眼神要毒,数据清洗也要回头看一眼。 而且记住,用pandas一行搞定的,绝不写for循环自虐。
pandas.DataFrame.drop() 函数用于删除指定的行或列。可以根据行的标签或列的名称来删除它们。该方法非常灵活,可以通过设置参数来决定删除行或列。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.drop方法的使用。
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[[0,1,3]]], axis=1, inplace=True)# Note: zero indexed ...
python数据分析(六) python pandas--series和dataframe的操作方法索引,reindex,drop 本节我们主要介绍pandas对象series和dataframe当中的一些重要的方法 reindex方法 reindex方法会根据index对series和dataframe进行重排序,对于找不到的index会用NAN值进行填充。 In [151]: obj...
pandas数据清洗:drop函数、dropna函数、drop_duplicates函数详解 1 drop函数简介 1.1 构建学习数据 1.2 删除行两种方法 1.3 删除列两种方法 2 dropna函数简介 2.1 构建学习数据 2.2 删除空值3种方法 3 drop_duplicates函数简介 3.1 构建学习数据 3.2 去重方法 ...
NaN Yellow NaN NaNimportnumpyasnpimportpandasaspdimportfunctoolsdefdrop_and_roll(col,na_posit...