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  • pandas删除列

    2019-06-12 00:05:52
    mydf_2.drop([i],inplace=True)

    mydf_2.drop([i],inplace=True)

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  • 如何接触Pandas由于Pandas的流行,它有自己的传统缩写,所以无论何时将Pandas导入python,请使用以下命名:import pandas as pdPandas包的主要用途是数据框Pandas API将Pandas数据帧定义为:二维、大...

    我认为,既然你点开了这个页面,你可能有大量的数据需要分析,你可能正在想最好和最有效的方法来解决你数据的一些问题。你问题的答案可以通过Pandas解决。

    如何接触Pandas

    由于Pandas的流行,它有自己的传统缩写,所以无论何时将Pandas导入python,请使用以下命名:

    import pandas as pd

    Pandas包的主要用途是数据框

    Pandas API将Pandas数据帧定义为:

    二维、大小可变、潜在的异构表格数据。数据结构还包含轴(行和列)。算术运算对行标签和列标签进行对齐。可以认为是一个类似于dict的容器,用于存储序列对象。是Pandas主要的数据结构。

    基本上,这意味着你有包含在格式中的数据,如下所示。在行和列中找到的数据:

    718989bf28a43272c58487e7a9d6b190.png

    数据帧非常有用,因为它们提供了一种高效的方法来可视化数据,然后按你希望的方式操作数据。

    这些行可以很容易地被索引引用,索引是数据帧最左边的数字。索引将是从零开始的编号,除非你指定每一行的名称。列也可以很容易地被列名称(例如“Track name”)或其在数据帧中的位置进行引用。我们将在本文后面详细讨论引用行和列。

    创建数据帧

    6925ea70725b0fdb875c3c4d38b07a42.png

    创建Pandas数据帧的方法有几种:

    1. 从.csv文件导入数据(或其他文件类型,例如Excel、SQL数据库)
    2. 从列表中
    3. 从字典里
    4. 从numpy数组
    5. 其他

    通常,你将主要将.csv文件或某种类型的数据源的数据放入Pandas数据框架中,而不是从头开始,因为这将需要非常长的时间来完成,这取决于你拥有的数据量。以下是python字典中的一个快速、简单的示例:

    import pandas as pddict1 = {'Exercises': ['Running','Walking','Cycling'],         'Mileage': [250, 1000, 550]}df = pd.DataFrame(dict1)df

    输出:

    205239e4e9432353e2e6bfbb0fe318e8.png

    字典键(“Exercises”和“Mileage”)成为相应的列标题。字典中的值是本示例中的列表,成为数据帧中的单个数据点。Running是“Exercises”列表中的第一个,250将被列在第二列的第一个。另外,你会注意到,由于我没有为数据帧的索引指定标签,因此它会自动标记为0、1和2。

    但是,就像我之前所说的,创建Pandas数据帧的最可能方法是从csv或其他类型的文件中导入,你将导入该文件来分析数据。只需以下内容即可轻松完成:

    df = pd.read_csv("file_location.../file_name.csv")

    pd.read_csv是一种非常强大和通用的方法,根据你希望如何导入数据,它将非常有用。如果csv文件已经附带了头或索引,则可以在导入时指定。为了充分了解pd.read_csv,我建议你看看这里的PandasAPI:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html?highlight=read_csv

    第一件事

    现在你已经准备好了这个巨大的数据集,你必须查看它,看看它的外观。作为一个分析这些数据的人,首先必须对数据集熟悉,并真正了解数据集中发生了什么。我喜欢用四种方法来了解我的数据。

    1. .head() & .tail()
    2. .info()
    3. .describe()
    4. .sample()
    raw_song.head()

    它显示数据帧的前5行和每个列,以便你轻松地总结数据的外观。你还可以在方法中指定一定数量的行,以显示更多行。

    9a406f2073e8fdd306a3220a10542033.png

    .tail仅显示最后5行。

    raw_song.tail()
    e924651d2300e8d15180f9fd764eee8e.png

    从这两个快速方法中,我对列名和数据的外观有了一个大致的了解,这只是从数据集的一个小样本中得到的。这些方法也非常有用,尤其是对于Spotify数据集这样的数据集,处理超过300万行的数据时,你可以轻松地显示数据集并快速了解数据,而且你的计算机也不会花很长时间来显示数据。

    .info也很有用,它向我显示了所有列、它们的数据类型以及是否有null数据点。

    raw_song.info(verbose=True, null_counts=True)
    8ec7c4afb093c191de3834f82b236780.png

    如果你有完整的整型或浮点型列(即'Position'、'Streams'),那么.describe是一个有用的方法,可以帮助你更好地了解数据集,因为它将显示关于这些列的许多描述性统计信息。

    raw_song.describe()
    2f17e4036ffd568554cbd381a276f643.png

    最后,.sample将允许你随机对数据帧进行采样,并查看你所做的任何操作是否错误地更改了数据集中的某些内容,而且当你第一次探索数据集时,也可以很好地了解数据集包含哪些内容

    raw_song.sample(10)
    484a72384768d6893cfb64f16ad0692b.png

    在探索和准备数据集进行分析时,我始终使用这些方法。每当我更改列中的数据、更改列名或添加/删除行/列时,我都会通过至少快速运行前面5个方法中的一些来确保所有更改都按我希望的方式进行。

    选择行或列

    太棒了,现在你知道如何将数据集作为一个整体来看待,但实际上你只想查看几列或几行,然后将其余部分排除在外。

    .loc[]和.iloc[]

    这两个方法将以不同的方式来实现这一点,这取决于你能够引用特定行或列的方式。

    如果知道行或列的标签,请使用.loc[]。

    如果知道行或列的索引,请使用.iloc[]。

    如果你两者都知道,就选你最喜欢的。

    因此,回到Spotify数据集。你可以使用.loc[]或.iloc[]查看列“Track Name”。如果知道列的标签可以使用.loc[],所以我将使用以下内容:

    raw_song.loc[:,'Track Name']

    第一个括号后面的冒号指定我引用的行,由于我希望所有行都位于“Track Name”列中,所以我使用“:”。

    3f4186180ca3134e4bf36eeab6dc4bce.png

    我将收到与.iloc[]相同的输出,但这次需要指定“Track Name”列的索引:

    raw_song.iloc[:,1]
    b3acfc011e0ee7fdbeca8119259ee238.png

    .loc[]和.iloc[]对行的作用相同,但在本例中,因为行的标签和索引都是相同的,所以它们看起来完全相同。

    切片

    986ef8ef13b2315f7c3816e1a33e4f23.png

    另一种获取DataFrame部分的简单方法是使用[]并在方括号内指定列名。

    raw_song[['Artist','Streams']].head()
    53f6faa3218d1827a3880abac02f9b9b.png

    如果你只使用一列和一组括号,你将得到Pandas Series。

    raw_song['Streams']
    d4220fe7efa202f33b01ac98c7f579e3.png

    从数据帧添加行、列

    利用我们已经从.loc[]获得的信息,我们可以使用this或.insert将行或列添加到数据帧中。

    添加行

    如果决定使用.loc[]将行添加到dataframe,则只能将其添加到dataframe的底部。指定dataframe中的任何其他索引,删除当前在该行中的数据,并用要插入的数据替换它。

    raw_song.loc[3441197] = [0,'hello','bluemen',1,"https://open.spotify.com/track/notarealtrack", '2017-02-05','ec']
    10b3be8f2188b91b24fa2de0ffaee040.png

    你也可以使用.loc[]将列添加到数据帧中。

    raw_song.loc[:,'new_col'] = 0raw_song.tail()
    de1ae816747468b6eb3d1dc6ae36529a.png

    除了在末尾之外,还有两种方法可以将新列插入数据帧中。

    insert方法允许你指定要将列放入数据帧的位置。它接受3个参数、要放置它的索引、新列的名称以及要作为列数据放置的值。

    raw_song.insert(2,'new_col',0)raw_song.tail()
    1e759a627fb63ae49a6c2d188959b3fa.png

    将列添加到dataframe的第二种方法是通过使用[]命名新列并使其与新数据相等,从而使其成为dataframe的一部分。

    raw_song['new_col'] = 0raw_song.tail()
    3b998a8b965486b370b58c81d665cb4c.png

    通过这种方式,我无法指定新列的位置,但这是执行该操作的另一种有用方法。

    从数据帧中删除行、列

    6abf899004c986bbd9f34178285ac738.png

    如果你想删除一些行或列,这很简单,只需删除它们。

    只需指定要删除的轴(行为0,列为1)和要删除的行或列的名称,就可以开始了!

    raw_song.drop(labels='new_col',axis=1)
    fb446d4a1d03e34d363cd654ffea37a2.png

    重命名索引或列

    如果要将dataframe的索引更改为dataframe中的其他列,请使用.set_index并在括号中指定列的名称。但是,如果你确切知道要为索引命名的内容,请使用.rename方法。

    raw_song.rename(index={0:'first'}).head()
    87cd4e82674a50771b42ca8c9c59a942.png

    要重命名列,请在.rename方法中指定要重命名的列以及在{}中要为其命名的名称,类似于重命名索引。

    raw_song.rename(columns={'Position':'POSITION_RENAMED'}).head()
    693ceea3dbe56cab799acfdabb05b69f.png

    如何迭代数据帧

    很多时候,当你处理数据帧中的数据时,你需要以某种方式更改数据并迭代数据帧中的所有值。最简单的方法是在pandas中内置for循环:

    for index, col in raw_song.iterrows():    # 在此处操作数据

    如何将数据帧写入文件

    在完成对数据帧的所有操作之后,现在是导出数据帧的时候了,以便可以将其发送到其他地方。与从文件导入数据集类似,现在正好相反。Pandas有多种不同的文件类型,你可以将数据帧写入其中,但最常见的是将其写入csv文件。

    pd.to_csv('file_name.csv')

    现在你知道Pandas和数据帧的基本知识了。这些是数据分析工具箱中非常强大的工具。

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  • 我有几个csv文件,我用pandas处理。我想删除超过3的行。在我该怎么办?在谢谢你编辑1id ocr raw_value4a82a357-99e7-49e6-85b6-b2f6a27b8d5f OMNIPAGE Terms em8b549fef-0cda-4af5-8239-35153c33...

    我有几个csv文件,我用pandas处理。我想删除超过3列的行。在

    我该怎么办?在

    谢谢你

    编辑1id ocr raw_value

    4a82a357-99e7-49e6-85b6-b2f6a27b8d5f OMNIPAGE Terms em

    8b549fef-0cda-4af5-8239-35153c33ffbc OMNIPAGE price

    52ffe66a-b1ab-4b22-9b26-c298d53c951c OMNIPAGE Renseignements

    507a0d96-9481-4b3f-8c35-f16588bedc0b OMNIPAGE pour

    52e171dc-8d22-4162-b748-692b2fc11659 OMNIPAGE Client

    c40a7e9f-1ec4-4cac-87e8-02ed0f335fe9 OMNIPAGE 5 client

    4a936ed7-c082-4f46-9fa1-761a1525e2df OMNIPAGE SAS

    4b78130e-b099-400c-b7bf-6470e0519783 OMNIPAGE des

    4d5c6297-1c79-42f9-b4ea-929a9abfb3f7 OMNIPAGE 431

    829d8bf5-b251-4bb1-82d8-0e912ab64e8e OMNIPAGE 59 102

    5ed5b74d-efc5-49fa-9b12-dbe3ca88995f OMNIPAGE votre votre

    58d26125-1120-4328-83c4-7f5b0135184d OMNIPAGE Crécy, Crécy,

    在本例中:要删除的第一行和第六行有额外的列em,client

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  • 0| 引言Pandas是基于NumPy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数...

    0| 引言

    Pandas是基于NumPy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

    Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。

    Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

    1| 创建Series

    Series是Pandas中最基本的对象,Series类似一种一维数组。

    事实上,Series基本上就是基于NumPy的数组对象来的。

    和NumPy的数组不同,Series能为数据自定义标签,也就是索引(index),然后通过索引来访问数组中的数据。

    import pandas as pdimport numpy as nps1 = pd.Series([4,7,-3,0])print(s1)
    443d67076340e7f44f1582e221c5b356.png

    图 1 Series示例

    • s1.values : 查看series的值
    • s1.index : 查看series的索引值
    s1.valuess1.index
    ba504edba24fb13b4aff95c7f6ade36e.png

    图2 查看values和index

    s2 = pd.Series([4.0, 6.5, -0.5, 3],index= ['d','c','b','a'])print(s2)
    3fbafb256ee1929528b855c86c22ab91.png

    图3 s2示例

    根据索引取值:

    s2['b']s2[['a','b','c']]
    94de75bc34163cc12277cd888c132e5d.png

    图4 根据索引取值

    e67a0b63c55cc1863b15f495fa5acb86.png

    图5 查看索引序列是否在s2数组中

    2| 创建DataFrame

    DataFrame是一个二维的表结构.Pandas的DataFrame可以存储许多种不同的数据类型,

    并且每一个坐标轴都有自己的标签。你可以把它想象成一个series的字典项。

    # DataFramedata ={'year':[2013,2015,2016,2017],     'income':[1000, 2000,3000,4000],        'pay':[5000, 10000, 20000,30000]      } # 以列排列df1=pd.DataFrame(data)df1
    3c282fa4b8b59810fd76866d74341501.png

    图6 DataFrame示例

    DataFrame的属性

    df1.columns :查看列元素

    df1.index :查看索引

    df1.values :查看所有元素

    df1.describe:查看描述属性

    c4274cd10dd8757bf6d1a65bc947c675.png

    图7 查看DataFrame的columns,index,values属性

    describe(): 可以查看mean(), std(), min(), 四分之一分位,二分之一分位,四分之三分位,max()

    a6edba0c111e44f8ae846ac24b9b79b3.png

    图8 查看describe属性

    df3 =pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=['a','c','b'],columns=[2,33,44,5])df3
    d578abb8a2cca5b55efb01c0adebf046.png

    图8 示例

    # 以列索引升序排列df3.sort_index(axis=1)
    cb7d182631e983687675eb5978a8984c.png

    图9 列索引排序

    # 以行索引升序排列df3.sort_index(axis=0)
    b3629d0c1cf7f914f77389d31d32d79c.png

    图 10 行索引排序

    # 以某值所对应的索引值进行排序df3.sort_values(by=44)
    c2ebacf23ce5a80f42f8174daae4574a.png

    图 11 以某值所对应的索引值进行排序

    3| Pandas的数据选择

    import pandas as pd  import numpy as npdates = pd.date_range('20170101',periods=6)df1 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns =['A','B','C','D'])df1
    1aee03fbc67f2e2b7e2d1f9c8dc24abe.png

    图12 示例

    查看DataFrame的列Series

    df1['A'] =df1.A

    9d58c75bc86a3489e91017942a1179b9.png

    图 13

    查看前两行:

    70909abee216e4ac2983a88df7344163.png

    图14 查看前两行

    以索引名选取:

    c273c8bc8e2adbc6d4e3e0dec670eb33.png

    图15 以索引名选取

    行索引:

    000e9524f54e0e520220da3fa301e819.png

    图16 行索引

    通过位置【行与列】选择数据

    178798a6bd965befab6074fc6fb77362.png

    图17 通过位置索引

    混合标签位置选择

    6a6d013aa08286929d73261f427c399e.png

    图18 混合标签索引

    4 | Pandas的赋值与操作

    import pandas as pd import numpy as npdates = np.arange(20201001,20201007)df1 =pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=['A','B','C','D'])df1
    5dc3f10ccfe44b518febc8c017598f2b.png

    图 19 示例

    利用位置赋值

    df1.iloc[2,2]
    1221616558e23c1c12fa14aa28bca414.png

    图 20 查看位置

    df1.iloc[2,2] =100df1
    43739a405cc9de5ba83cffa65e108c02.png

    图 21 赋值

    利用标签赋值

    a11e7ad4c287a50a66e9d0f862896f9b.png

    图 22 利用位置赋值

    利用逻辑语句赋值

    31460aebec34ee652088d35ec47b172c.png

    图 23 利用逻辑语句赋值1

    3bc0ac3eca40934b464d0c0e832db30e.png

    图24 利用逻辑语句 赋值2

    添加一列:

    8dff599ee040df7cde5d1d99b786f532.png

    图 25 添加一列 1

    b52aa0136b08c7211a258d2f288d7f44.png

    图 26 添加一列2

    添加一行

    1bf141832cf17ac53276f603e39b813c.png

    图 27 添加一行1

    22832ee9b7c4fc1efb10d68b164ac592.png

    图 28 添加一行2

    插入列

    72acdcd8f86d98d71117f15fdf0b8860.png

    图29 将df2的E列元素,插入第2列的G标签的列

    g = df1.pop('G')df1.insert(6,'G',g)df1
    b158c4a1b33ce4743845a5063a411388.png

    图 30 将g插入第7列的"G"列

    删除 列

    0d23c3baf3da0d84a65c6f7d3e763589.png

    图 31 删除列

    4a848a4d8114d7b306481a2655f4ed7c.png

    图 32 删除"A","B"列

    461a3a52d65ce0764dfb68ba805f1211.png

    图 33 删除前两行

    5 | Pandas 处理缺省值

    import pandas as pd import numpy as npdates = np.arange(20201001,20201007)df1 = pd.DataFrame(np.arange(18).reshape((6,3)),index=dates, columns=['A','B','C'])df1
    35a398cee594a35aaea5fd2a9c3db522.png

    图 34 示例

    df2 = pd.DataFrame(df1,index=dates, columns=['A','B','C','D','E'])df2 
    76c6c649cd26ab63d593fcfe422cd166.png

    图 35 生成缺省数组 1

    fa34318aa13c5c9370c0c13cea188b12.png

    图 36 生成缺省数组 2

    去除空值的行:

    # 去除空值的行df2.dropna(axis=0, how='any') #axis =[0,1] 0表示行,列表示列。 how=['any','all'] any:表示任意一个NaN  all:表示全部为NaN
    94537e29f8797e872fb380a59c6499a7.png

    图 37 去除空值的行1

    a6fa579d7c654e201cca2e573dfbc6b9.png

    图 38 去除空值的行 2

    将空值全部赋值为0:

    3480221a110b9e30eee79609c7ccef00.png

    图 39 去除空值并赋值为0

    查看空值

    f70ca87c600b58146e9a939126c68344.png

    图 40 查看空值1

    6|Pandas 合并

    import pandas as pdimport numpy as npdf1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),columns=['A','B','C','D'])df2 = pd.DataFrame(np.arange(12,24).reshape((3,4)),columns=['A','B','C','D'])df3 = pd.DataFrame(np.arange(24,36).reshape((3,4)),columns=['A','B','C','D'])print(df1)print('**__________**')print(df2)print('**__________**')print(df3)
    f13b41fbdd092da38cdd512f283ff74f.png

    图 41 示例

    纵向合并:

    55e00370143c9e546c1815913d43f967.png

    图42 纵向合并

    纵向合并,不考虑原来的jndex

    cc71bef76b5b51f763196f5d3ad97ac5.png

    图43 纵向合并,不考虑原来的jndex

    横向合并,不考虑原来的index

    3486a8ea319a37ab3aaa25e369070f12.png

    图44 横向合并,不考虑原来的index

    生成两个表:

    559defc85bff129946aec6cd0e406812.png

    图 45 生成两个表

    967a2a48fd3e84e693305347d4432627.png

    图 46 合并两个表,缺少部分用NaN填充

    8fab047d3541a81bc1065d741c3d1cd2.png

    图 47 合并两个表, 缺少部分去掉

    9cbb79d84a4cce6d13f7955fa4805d2e.png

    图 48 横向合并

    39fddd16d7d11181f401dea6143bcc33.png

    图 49 默认合并

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  • Pandas在数据分析领域已经是家喻户晓,成为了数据分析师最常使用的Python库之一。本文重点介绍与Pandas库相辅相成的另一个数据分析专用的Python库:Pyjanitor...在传统Pandas预处理步骤中,我们通过删除空数据行、添...
  • Pandas在数据分析领域已经是家喻户晓,成为了数据分析师最常使用的Python库之一。本文重点介绍与Pandas库相辅相成的另一个数据分析专用的Python库:Pyjanitor...在传统Pandas预处理步骤中,我们通过删除空数据行、添...
  • 具体来说,我们将学习如何:向一个Pandasdataframe(数据帧)中添加一个列删除缺失的值删除一个空清洗名称也就是说,我们将学习如何使用Pyjanitor清理Pandas数据帧。在所有Python数据操作示例中,我们还将看到如何...
  • pandas删除列中重复的行

    千次阅读 2019-04-15 19:32:47
    mydf = mydf.drop_duplicates(subset='列名') subset参数指定具体
  • 具体来说,我们将学习如何:向一个Pandasdataframe(数据帧)中添加一个列删除缺失的值删除一个空清洗名称也就是说,我们将学习如何使用Pyjanitor清理Pandas数据帧。在所有Python数据操作示例中,我们还将看到如何...
  • pamdas选取列有以下三种方法: data['w']#选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列,使用点属性,...但对应的删除列只能采用deldata['w'] ,采用deldata.w 和deldata[['...
  • 介绍:我们将学习如何在Pandas中使用逗号分隔的CSV文件。我们将介绍如何使用Pandas将CSV加载到Dataframe以及如何将Dataframe写入CSV文件。Pandas从硬盘导入CSV在此Pandas阅读CSV教程的第一个示例中,我们将仅使用...
  • 本篇将介绍如何使用numpy、pandas对数据进行简单的处理,并最终存储到数据库中。整理基础数据之前获得的数据是列表类型的,其中包含50个赛季的赛事信息(五大联赛近10年的赛事)。每个赛季的信息是一个列表,我们要将...
  • 主要介绍了pandas删除删除列增加行增加列的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  • 使用pandas删除

    万次阅读 2018-11-06 15:24:18
    在数据预处理中,需要删除dataframe的一的话,可以使用下面的方法。 train = train.drop(['A'], axis=1) 其中axis=1代表的是要删除一,而不是一行。...以上就是对使用pandas删除的认识。 ...
  • 方法一:直接del df['column-name'] 删除sub_grade_,输入del df['sub_grade_x'] 方法二:采用drop方法,有下面三种等价的表达式:1. df= df.drop('column_name', 1)输入:df,drop('num',axix=1),不改变内存,及...
  • 我有一个很大的csv,中包含以0开头、以a结尾的数字。在看起来。。在TC_NUM0101.0001.0101.0002.0101.0003.我希望它看起来像。。在^{pr2}$我的代码:df3['TC_NUM'] = df3['TC_NUM'].astype(str).str[:-1]我的代码...
  • 创建df:>>> df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), columns=list('ABCD'), index=list('1234'))>... dfA B C D1 0 1 2 32 4 5 6 73 8 9 10 114 12 13 14 151,删除行1.1,drop通过行名...
  • pandas删除

    2020-10-12 09:31:49
    删除: 先定位多位置df.iloc[:,[0,2,3]]或df.columns[ [0,2,4] ], 然后drop时设置axis=1保证删除而不是默认的行, df.drop( df.iloc[:, [0,3,6,8,10,12,13]], axis=1 )
  • pandas 删除空值

    万次阅读 2018-05-15 17:53:39
    import pandas as pd # 删除含有空数据的全部行 ...# 可以通过axis参数来删除含有空数据的全部 df4 = df4.dropna(axis=1) # 可以通过subset参数来删除在age和sex中含有空数据的全部行 df4 = df4.dr...
  • 4,df增加一般涉及到增加项时,经常会对现有的数据进行遍历运算,获得新增项的值,所以这里结合对DataFrame的遍历讨论增加。例如,想增加一'E',值等于'A'和'C'对应值之和。4.1,遍历DataFrame获取序列...
  • 创建df:1.删除行1.1 drop通过行名称删除:通过行号...删除列2.1 del2.2 drop通过列名称删除:使用列数删除,传入参数是int,列表,或者切片:3.增加行3.1 loc,at,set_value想增加一行,行名称为5,内容为[16,17,18,...
  • Pandas删除包含特殊字符的行

    万次阅读 多人点赞 2018-08-30 21:06:06
    2、删除type中包含"未知"的所有行 1、测试文件(test_data.xlsx)数据 2、删除type中包含"未知"的所有行 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd read_data=pd.read_excel('test_data.xlsx') #...
  • 创建df:1.删除行1.1 drop通过行名称删除:通过行号...删除列2.1 del2.2 drop通过列名称删除:使用列数删除,传入参数是int,列表,或者切片:3.增加行3.1 loc,at,set_value想增加一行,行名称为5,内容为[16,17,18,...
  • Pandas列删除None值

    2021-03-30 10:39:42
    Pandas列删除None值首先应该判断自己表格中的None的类型处理空值类型的None处理字符串类型的None 首先应该判断自己表格中的None的类型 表格中None有两种情况:(1)空值类型的None。(2)字符串类型的None,是真实...
  • pandas删除dataframe

    2018-09-26 09:40:00
    data2 = data.drop(data.columns[0,1,3,4,6,8,10], 1) 转载于:https://www.cnblogs.com/andylhc/p/9705098.html
  • 1、测试文件(test_data.xlsx)数据如下:2、删除账户中文名列中包含 "现金尾箱账户" 的所有行# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd read_data=pd.read_excel('test_data.xlsx') #读取excel表格数据print(read_...
  • 2.3,通过各种筛选方法实现删除列 详见pandas“选择行单元格,选择行列“的笔记   3,增加行 3.1,loc,at,set_value 想增加一行,行名称为‘5’,内容为[16, 17, 18, 19] df.loc['5'] = [16, 17,...

空空如也

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pandas删除列