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  • <div><p>This PR implements the drop method for the dataframe and deprecates the drop_column method. <p>closes #370 该提问来源于开源项目:rapidsai/cudf</p></div>
  • DataFrame drop 移除列

    千次阅读 2018-03-17 19:59:19
    data = full_data.drop('Survived', axis = 1)
    data = full_data.drop('Survived', axis = 1)

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  • 这个函数是用来去除DataFrame中的重复部分 例如: 1 data.drop_duplicates()#data中一行元素全部相同时才去除 2 data.drop_duplicates(['a','b'])#data根据’a','b'组合列删除重复项,默认保留第一个出现的值组合。...

    这个函数是用来去除DataFrame中的重复部分
    例如:

    1 data.drop_duplicates()#data中一行元素全部相同时才去除
    2 data.drop_duplicates(['a','b'])#data根据’a','b'组合列删除重复项,默认保留第一个出现的值组合。传入参数keep='last'则保留最后一个
    3 
    4 data.drop_duplicates(['a','b'],keep='last')
    
    展开全文
  • cudf.DataFrame() gdf['a'] = [1,2,3,4,5] gdf['b'] = [11,12,13,14,15] gdf['c'] = [21,22,23,24,25] gdf = gdf.drop(['b', 'c']) # assumes axis=...
  • dataframe.drop

    千次阅读 2018-04-14 18:29:55
    pandas.DataFrame.dropDataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')[source]Return new object with labels in requested axis removed....

    pandas.DataFrame.drop

    DataFrame.drop(labels=Noneaxis=0index=Nonecolumns=Nonelevel=Noneinplace=Falseerrors='raise')[source]

    Return new object with labels in requested axis removed.

    Parameters:

    labels : single label or list-like

    Index or column labels to drop.

    axis : int or axis name

    Whether to drop labels from the index (0 / ‘index’) or columns (1 / ‘columns’).

    index, columns : single label or list-like

    Alternative to specifying axis (labels, axis=1 is equivalent to columns=labels).

    New in version 0.21.0.

    level : int or level name, default None

    For MultiIndex

    inplace : bool, default False

    If True, do operation inplace and return None.

    errors : {‘ignore’, ‘raise’}, default ‘raise’

    If ‘ignore’, suppress error and existing labels are dropped.

    Returns:

    dropped : type of caller

    Notes

    Specifying both labels and index or columns will raise a ValueError.

    Examples

    >>> df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),
                          columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
    >>> df
       A  B   C   D
    0  0  1   2   3
    1  4  5   6   7
    2  8  9  10  11
    

    Drop columns

    >>> df.drop(['B', 'C'], axis=1)
       A   D
    0  0   3
    1  4   7
    2  8  11
    
    >>> df.drop(columns=['B', 'C'])
       A   D
    0  0   3
    1  4   7
    2  8  11
    

    Drop a row by index

    >>> df.drop([0, 1])
       A  B   C   D
    2  8  9  10  11
    展开全文
  • <div><p>This PR adds DataFrame.drop_duplicates.</p><p>该提问来源于开源项目:databricks/koalas</p></div>
  • DataFrame.drop_duplicates

    千次阅读 2019-08-20 10:31:27
    DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) subset: 默认使用所有columns, 传入column label or sequence of labels keep: 默认 first first: 保留第一项 last: 保留最后一项 False: ...
    DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)
    
    • subset: 默认使用所有columns, 传入column label or sequence of labels
    • keep: 默认 first
      • first: 保留第一项
      • last: 保留最后一项
      • False: 删除所有重复项
    • inplace:
      • True: 原来的df会被修改, 同时不会返回新的df
      • False: 原来的df不会被修改, 会返回新的df

    Example

    当subset是传入很多个值时, 要多个字段联合起来都是一样的才删除.

    In [48]: df                                                                                                               
    Out[48]: 
        a   b   c   d  e  f  g
    0  49  75  49  50  1  1  1
    1  89  87  27  69  2  1  1
    2  41   1  75  99  3  2  1
    3   8  19  71   6  4  3  1
    4   0  59  92  39  4  4  1
    
    In [49]: dff = df.drop_duplicates(subset=['f', 'g'])                                                                      
    
    In [50]: dff                                                                                                              
    Out[50]: 
        a   b   c   d  e  f  g
    0  49  75  49  50  1  1  1
    2  41   1  75  99  3  2  1
    3   8  19  71   6  4  3  1
    4   0  59  92  39  4  4  1
    
    In [51]: dff2 = df.drop_duplicates(subset=['e','f', 'g'])                                                                 
    
    In [52]: dff2                                                                                                             
    Out[52]: 
        a   b   c   d  e  f  g
    0  49  75  49  50  1  1  1
    1  89  87  27  69  2  1  1
    2  41   1  75  99  3  2  1
    3   8  19  71   6  4  3  1
    4   0  59  92  39  4  4  1
    
    In [26]: df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(5, 5)), index=list(range(5)), columns=list('abcde'))           
    
    In [27]: df['f'] = [1, 1, 2, 3, 4]                                                                                        
    
    In [28]: df                                                                                                               
    Out[28]: 
        a   b   c   d   e  f
    0  42  55  55  39  61  1
    1  27  51  26  26  64  1
    2  87  11  23   2  77  2
    3  82  98  61  15  88  3
    4  25  21  47  79   4  4
    
    In [29]: dff = df.drop_duplicates(subset=['f'], keep='first')                                                             
    
    In [30]: dff                                                                                                              
    Out[30]: 
        a   b   c   d   e  f
    0  42  55  55  39  61  1
    2  87  11  23   2  77  2
    3  82  98  61  15  88  3
    4  25  21  47  79   4  4
    
    In [31]: df                                                                                                               
    Out[31]: 
        a   b   c   d   e  f
    0  42  55  55  39  61  1
    1  27  51  26  26  64  1
    2  87  11  23   2  77  2
    3  82  98  61  15  88  3
    4  25  21  47  79   4  4
    
    In [34]: new = df.drop_duplicates(subset=['f'], keep='first', inplace=True)                                               
    
    In [35]: new                                                                                                              
    
    In [36]: df                                                                                                               
    Out[36]: 
        a   b   c   d   e  f
    0  42  55  55  39  61  1
    2  87  11  23   2  77  2
    3  82  98  61  15  88  3
    4  25  21  47  79   4  4
    
    
    展开全文
  • 问题描述:原始数据data总行数是1303638,使用data.drop()后数据总行数是1303638,使用data.na.drop()后数据总行数是0;...3)通过以下比较发现,dataframe.drop是直接调用的dataset中drop接口; 4)如果想要...
  • 主要介绍了pandas.DataFrame.drop_duplicates 用法介绍,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 官方文档给出的这个函数的作用是Return DataFrame with duplicate rows removed, optionally only considering certain columns.也就是删除重复的行之后返回一个...DataFrame.drop_duplicates(subset=None,keep='fir...
  • dataframedrop無效

    2019-09-26 18:49:51
    temp.drop('TransactionID',axis=1) 改成 temp=temp.drop('TransactionID',axis=1) 即可
  • <div><p>When we drop columns from dataframe with <code>DataFrame.drop(), <p>We can get a dataframe which columns are dropped properly like below. <pre><code>python >>> df name class max_...
  • data.drop_duplicates() #默认:data中一行元素全部相同时才去除 data.drop_duplicates(['a','b'])#data根据’a','b'组合列删除重复项,默认保留第一个出现的值组合。 data.drop_duplicates(['a','b'],keep='...
  • - 1、首先直接看文档: df.drop_duplicates? Signature: df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) ...Return DataFrame with duplicate rows removed, optionally only considering certain...
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  • 1、DataFrame.any(axis=0, bool_only=None, skipna=True, level=None, **kwargs) Return whether any element is True over requested axis. 只要选中的维度中有一个真值则返回真 &amp;gt;&amp;gt;&...
  • DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) subset考虑重复发生在哪一列,默认考虑所有列,就是在任何一列上出现重复都算作是重复数据 keep 包含三个参数first, last, False,first是指...
  • Python中pandas dataframe删除一行或一列:drop函数

    万次阅读 多人点赞 2018-02-10 20:10:25
    用法:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 在这里默认:axis=0,指删除index,因此删除columns时要指定axis=1; inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回...
  • https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.drop_duplicates.html#pandas.DataFrame.drop_duplicates ...
  • DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') 功能:从DataFrame里边按行或按列删除指定的对象(labels); labels:要删除的对象。PS:多个对象用...
  • Pandas中DataFrame.drop()

    2018-05-01 21:52:00
    来自:https://blog.csdn.net/songyunli1111/article/details/79306639 转载于:https://www.cnblogs.com/keye/p/8977689.html
  • - 1、官方文档: df.drop_duplicates? Signature: df.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False) ...Return DataFrame with duplicate rows removed, optionally only considering certain colum...

空空如也

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