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  • 方法: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...

    方法一:直接del df['column-name']

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    删除sub_grade_列, 输入del df['sub_grade_x']

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    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,及输入df的时候,它还是显示原数据

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    ba14ccebe976c4f41931d9a810861d95.png

    2. df.drop('column_name',axis=1, inplace=True)

    输入:df.drop('num',axix=1,inplace=True),改变内存,及输入df的时候,它显示改变后的数据

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    3. df.drop([df.columns[[0,1, 3]]], axis=1,inplace=True)

    输入:df.drop([df.columns[[0,1]]],axis=1,inpalce=True)

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    总结:凡是会对原数组作出修改并返回一个新数组的,往往都有一个 inplace可选参数。如果手动设定为True(默认为False),那么原数组直接就被替换。也就是说,采用inplace=True之后,原数组名(如2和3情况所示)对应的内存值直接改变;而采用inplace=False之后,原数组名对应的内存值并不改变,需要将新的结果赋给一个新的数组或者覆盖原数组的内存位置(如1情况所示)。

    通过pandas删除列:

    1.del df['columns'] #改变原始数据

    2.df.drop('columns',axis=1)#删除不改表原始数据,可以通过重新赋值的方式赋值该数据

    3.df.drop('columns',axis=1,inplace='True') #改变原始数据

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  • pandas删除某一列的方法

    千次阅读 2018-11-01 15:12:00
    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,及输入df的时候,它还是显示原...

     

    方法一:直接del df['column-name']

    删除sub_grade_列, 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,及输入df的时候,它还是显示原数据

     

     

    2. df.drop('column_name',axis=1, inplace=True)

    输入:df.drop('num',axix=1,inplace=True),改变内存,及输入df的时候,它显示改变后的数据

     

    3. df.drop([df.columns[[0,1, 3]]], axis=1,inplace=True)  

    输入:df.drop([df.columns[[0,1]]],axis=1,inpalce=True)

     

     

    总结:凡是会对原数组作出修改并返回一个新数组的,往往都有一个 inplace可选参数。如果手动设定为True(默认为False),那么原数组直接就被替换。也就是说,采用inplace=True之后,原数组名(如2和3情况所示)对应的内存值直接改变;而采用inplace=False之后,原数组名对应的内存值并不改变,需要将新的结果赋给一个新的数组或者覆盖原数组的内存位置(如1情况所示)。

     通过pandas删除列:

    1.del df['columns'] #改变原始数据

    2.df.drop('columns',axis=1)#删除不改表原始数据,可以通过重新赋值的方式赋值该数据

    3.df.drop('columns',axis=1,inplace='True') #改变原始数据

    转载于:https://www.cnblogs.com/ConnorShip/p/9889408.html

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  • 方法:直接del df['column-name']image删除sub_grade_, 输入del df['sub_grade_x']image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...

    方法一:直接del df['column-name']

    image

    删除sub_grade_列, 输入del df['sub_grade_x']

    image

    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,及输入df的时候,它还是显示原数据

    image

    image

    2. df.drop('column_name',axis=1, inplace=True)

    输入:df.drop('num',axix=1,inplace=True),改变内存,及输入df的时候,它显示改变后的数据

    image

    **3. df.drop([df.columns[[0,1, 3]]], axis=1,inplace=True) **

    输入:df.drop([df.columns[[0,1]]],axis=1,inpalce=True)

    image

    总结:凡是会对原数组作出修改并返回一个新数组的,往往都有一个 inplace可选参数。如果手动设定为True(默认为False),那么原数组直接就被替换。也就是说,采用inplace=True之后,原数组名(如2和3情况所示)对应的内存值直接改变;而采用inplace=False之后,原数组名对应的内存值并不改变,需要将新的结果赋给一个新的数组或者覆盖原数组的内存位置(如1情况所示)。

    ** 通过pandas删除列:**

    1.del df['columns'] #改变原始数据

    2.df.drop('columns',axis=1)#删除不改表原始数据,可以通过重新赋值的方式赋值该数据

    3.df.drop('columns',axis=1,inplace='True') #改变原始数据

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  • 呆瓜半小时入门python数据分析(博主录制)方法: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,...

    呆瓜半小时入门python数据分析(博主录制)

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    方法一:直接del df['column-name']

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    删除sub_grade_列, 输入del df['sub_grade_x']

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    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,及输入df的时候,它还是显示原数据

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    48ccb51f79e22bcd11626f8994f4f9ad.png

    2. df.drop('column_name',axis=1, inplace=True)

    输入:df.drop('num',axix=1,inplace=True),改变内存,及输入df的时候,它显示改变后的数据

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    3. df.drop([df.columns[[0,1, 3]]], axis=1,inplace=True)

    输入:df.drop([df.columns[[0,1]]],axis=1,inpalce=True)

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    总结:凡是会对原数组作出修改并返回一个新数组的,往往都有一个 inplace可选参数。如果手动设定为True(默认为False),那么原数组直接就被替换。也就是说,采用inplace=True之后,原数组名(如2和3情况所示)对应的内存值直接改变;而采用inplace=False之后,原数组名对应的内存值并不改变,需要将新的结果赋给一个新的数组或者覆盖原数组的内存位置(如1情况所示)。

    通过pandas删除列:

    1.del df['columns'] #改变原始数据

    2.df.drop('columns',axis=1)#删除不改表原始数据,可以通过重新赋值的方式赋值该数据

    3.df.drop('columns',axis=1,inplace='True') #改变原始数据

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  • 利用pandas删除某一行或一列

    万次阅读 2019-04-18 16:21:53
    、准备测试数据 1、用pandas读取excel表的数数据 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd file = './data.xlsx' data = pd.read_excel(file, index = True) 2、输出结果 In [15]: print(data) A B C D 0 ...
  • 这个非常霸道,因为有些时候仅仅是doc出现了空 但doc为空的我并不想删除 换而言之,只想删除TC_ID这列为空的。那我们可以通过布尔索引去进行过滤。除此之外,我们需要来研究df.dropna()这个方法本身。 实现如下 ...
  • 现有数据两列,如下图:然后我想删除a中符合正则表达式(如0002开头)的数据。该如何写?添加:前面只是举例哈,因为不一定是XXXX开头,所以更希望是用re.正则表达式去匹配。谢谢楼下的回答。另:现在遇到另个小...
  • pandas.DataFrame删除某列空值所在的行

    万次阅读 多人点赞 2018-04-24 22:31:32
    假设拿到个10万行的数据后,通过isnull我们发现某列有几个空值,要把该空值所在行删除怎么操作?用dropna()会删除所有有空值的行,请看下面实例。 ...
  • 假设我们有 “表1” 这样个数据,需要删除A的重复行,同时保留重复行中B最大值所在的行,即需要得到 “表2” 的结果。 table = pd.DataFrame({"A":["甲", "乙", "甲", "甲"], "B":[2,2,3,4]}) table 表1: ...
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  • 最近在处理一个系列数据,但是在处理空缺值时出现了问题,由于空缺值无法直接删除,所以就想着用另一列的值来替换这些空缺值。 具体操作如下: df_08['昵称'].fillna(df_08['IP地址'],inplace=True) 我一直以为...
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  • 分析数据免不了遇到很多空值的情况,如果想去除这些空值,pandas设置了专门的函数:dropna(),下面将对dropna()进行详细的介绍dropna()需要重点掌握的知识点:第点需要确定的参数就是axis,0:行,1:列当inplace=...
  • import pandas as pd from pandas import DataFrame 数据 columns = ['a1','a2','a3','a4'] index = ['b1','b2','b3'] data = np.random.randint(0,100,size=(3,4)) df = DataFrame(columns=columns, index=index...
  • 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通过名称删除:使用删除,传入参数是int,列表,或者切片:3.增加行3.1 loc,at,set_value想增加行,行名称为5,内容为[16,17,18,...
  • 开始之前,pandas中DataFrame删除对象可能存在几种情况1、删除具体2、删除具体行3、删除包含某些数值的行或者4、删除包含某些字符、文字的行或者本文就针对这四种情况探讨一下如何操作。数据准备模拟了份...

空空如也

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pandas删除某一列