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. DF.drop([DF.columns[[0,1, 3]]], ...
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.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 注意:凡是会对原数组作出修改并返回...
a = df.drop_duplicates(subset=['第二列'],keep=False,inplace=False) a 1. 2. 不想保留原来的index,使用参数 drop=True a.reset_index(drop=False) 1. 2. 以上就是pandas数据清洗,增删改查中删的主要内容,又成功了一大步! ===下面点个赞👍,加个收藏⭐,方便下次使用啊!
Pandas提供了两个函数专门用来处理数据中的重复值,分别为duplicated()和drop_duplicates()方法。 duplicated()方法用于标记是否有重复值。 drop_duplicates()方法用于删除重复值。 它们的判断标准是一样的,即只要两条数据中所有条目的值完全相等,就判断为重复值。
import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('data/2_Data_Cleaning/goods001.xlsx') # 删除所有列完全相同的重复行 df_unique = df.drop_duplicates() # 保存结果到新的Excel文件 df_unique.to_excel('data/2_Data_Cleaning/out/goods001_out.xlsx', index=False) ...
pycharm+pandas+numpay windows7环境 方法/步骤 1 首先用pandas结合np创建一个随机矩阵，然后通过它来演示drop的删除功能。import numpy as npimport pandas as pddf4 = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4) , columns = ['列1','列2','列3','列4'])print(df...
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...
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...
Overflow上的评论，我创建了一个小函数，用来比较两个数据表（dataframe），这个功能是用pandas库实现的...