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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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  • 利用pandas删除某一行或一列

    万次阅读 多人点赞 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 ...

    一、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  56  78  19  14
    1  25  16  72  17
    2  75  57  46  18
    3  17  27  82  37
    

    二、删除某一行

    """第一种方法:利用内置函数drop(index = [index]),或者直接写drop([index])也行。不改变data的值"""
    In [15]: print(data.drop(index=[1])) # 删除第二行数据
        A   B   C   D
    0  56  78  19  14
    2  75  57  46  18
    3  17  27  82  37
    
    In [16]: print(data.drop([1])) # 删除第二行数据
        A   B   C   D
    0  56  78  19  14
    2  75  57  46  18
    3  17  27  82  37
    
    In [17]: print(data) # 此时data还是原来的值
        A   B   C   D
    0  56  78  19  14
    1  25  16  72  17
    2  75  57  46  18
    3  17  27  82  37
    
    """第二种方法:data.drop(data.index[1])"""
    In [26]: print(data.drop(data.index[1])) # 删除第二行数据
        A   B   C   D
    0  56  78  19  14
    2  75  57  46  18
    3  17  27  82  37
    
    In [27]: print(data)
        A   B   C   D
    0  56  78  19  14
    1  25  16  72  17
    2  75  57  46  18
    3  17  27  82  37
    

    三、删除某一列

    In [1]: print(data.drop(columns = ['A'])) # 删除a列,不改变data
        B   C   D
    0  78  19  14
    1  16  72  17
    2  57  46  18
    3  27  82  37
    
    In [2]: print(data)
        A   B   C   D
    0  56  78  19  14
    1  25  16  72  17
    2  75  57  46  18
    3  17  27  82  37
    
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  • 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。 ...

    假设拿到一个10万行的数据后,通过isnull我们发现某列有几个空值,要把该列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。
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  • python里面的pandas数据进行某一列进行删除,或者选取某一列

    python里面的pandas对数据进行某一列进行删除

    两种形式都是可以的:

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import datetime
    data= pd.read_csv('Power-Networks-LCL-June2015(withAcornGps)v2_2.csv', header = 0)
    data_column=list(data.columns)
    data1=data[[data_column[0],data_column[2],data_column[3]]]

    或者是转载的文章里面提供的三种形式:

    DF= DF.drop('column_name', 1);
    DF.drop('column_name',axis=1, inplace=True)
    DF.drop(DF.columns[ : ], axis=1,inplace=True)   # Note: zero indexed

    参考的链接:
    http://blog.csdn.net/maliang_1993/article/details/50907983
    http://blog.csdn.net/u010159842/article/details/52859035

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  • 假设我们有 “表1” 这样数据,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: ...
  • 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...
  • 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, data=data) df.loc['b2','a2'] = np.
  • pandas 某列数据筛选

    千次阅读 2018-05-05 16:45:37
    #将某一行的编码格式设置为 utf-8,支持中文显示和查找 stock_data['name'] = [i.encode('utf8') for i in stock_data['name']]#判断一列中的字符信息,并删除改行 for index,row in stock_data.iterrows(): ...
  • 本文是根据stackoverflow上个问题进行的复盘,若涉及任何侵权,请联系我修改或删除。 stackoverflow原文链接 --> ...
  • Pandas数据删除

    2021-04-03 13:27:54
    导入数据后 1.导包 import pandas as pd 2.导入csv文件 a = pd.read_csv("E:/war/...3…删除某一列 a.drop("song_id",axis=1) 或者 x = a.drop(columns="song_id",axis=1) 4.删除行 x = a.drop(index=[0],axis=1)
  • python 删除excel某一列

    万次阅读 热门讨论 2019-08-26 15:53:53
    pandas 删除excel某一列 from openpyxl import * filename = r’C:\Users\Desktop\a.xlsx’ wb = load_workbook(filename) ws = wb.active ws.delete_cols(13) #删除第 13 列数据 wb.save(filename) 读取excel部分...
  • pandas 2列数据合并

    千次阅读 2019-12-03 16:56:45
    1、其中的trans_type、trans_class两列合成一列用于模糊查找,并创建新的列。 df['trans_type_class'] = df['trans_type']+df['trans_class'] ...2、如果某一列是非str类型的数据,那么我们需要用到map(str)将...
  • 首先看一下数据,两张表,第张的物料代码全是int 类型 第二张物料代码有int类型和Str类型两种 现在要将第二张匹配到第张 方法:通过列表求交集,取出都包含的int类型物料代码 main_list = list(MainCigData...
  • 1. 删除DataFrame某一列 这里我们继续用上一节产生的DataFrame来做例子,原DataFrame如下: 我们使用drop()函数,此函数有一个列表形参labels,写的时候可以加上labels=[xxx],也可以不加,列表内罗列要删除行或者...
  • pandas根据日期求某一列的年平均值

    千次阅读 2020-03-11 18:58:16
    对于这种,读进来日期不是日期格式,并且有时候天...读入数据删除无关 pcfr = pd.read_excel('microwave.xlsx') df = pcfr[['review_date','star_rating']] df.head(3) 会警告,无视之。 df['review_date'] =...
  • 这种方式对于数据只有一列的较为方便,否则,就要添加该列到原dataframe中。 import pandas as pd dic = {'name':['a', 'b', 'c', 'd'], 'comment':['abc', '真棒', '真棒', '123']} df = pd.DataFrame(dic) df ...
  • 您可能感兴趣的文章:根据DataFrame某一列的值来选择具体的某一行方法pandas系列之DataFrame 行列数据筛选实例pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与...
  • 1、删除某列或某行数据可以用到pandas提供的方法drop 2、drop方法的用法:drop(labels, axis=0, level=None, inplace=False, errors='raise') -- axis为0时表示删除行,axis为1时表示删除 3、常用参数如下: ...
  • 注意这是对列的操作,可以看出来,如果把DF看成数组,每一列是他的一个元素,也就是结构上的第一级分类。 如果要删除行,则要使用drop方法。 import pandas as pd dict_data = { 'student':["Li Lei","Han Meimei",...
  • import pandas as pd import openyxl from pandas import Series,DataFrame test=pd.read_excel('测试.xlsx',sheet_name='test') #读入需要处理的表格及sheet页 #test list=['小烟','想睡觉','天真好','...
  • pandas中,del、drop和pop方法都可以用来删除数据,insert可以在指定位置插入数据。 可以看看以下示例。 import pandas as pd from pandas import DataFrame, Series data = DataFrame({'name':['yang', '...
  • pandas数据清洗

    2020-07-24 10:34:35
    (4)删除某一列重复的行df.drop_duplicates(‘列标签’) 2. 缺失值处理 (1)判断数据缺失df.isnull() (2)数据未缺失df.notnull() (3)删除数据为空所对应的行 df.dropna() (4)使用?替代缺失值df.fillna(’?’...
  • 原始数据的DF: 此时,我要选择列名isInfected为“手足口病”的样本行: ... 您可能感兴趣的文章:pandas系列之DataFrame 行列数据筛选实例pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或实例python中p
  • Pandas之csv文件对行的相关操作

    千次阅读 2019-10-02 23:26:09
    1.Pandas数据某一列删除 1.删除列 import pandas as pd df = pd.read_csv(file) #axis=1就是删除列 df.drop(['列名1','列名2'], axis=1) 2.删除记录,也就是行 import pandas as pd df = pd.read_csv(file) #axis...
  • pandas数据分析读书笔记(

    千次阅读 2020-06-29 17:47:17
    Series对象,如何生成Series对象。 Datadf对象,如何生成Datadf df.Head()函数,df.tail()函数,df.loc()函数(通过index位置获取...df.drop(axis = 0),用于删除某行或者某,默认的参数是axis = 0,默认删除行,当

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