pandas 去掉第八列

可以使用pandas中的dropna()函数来去掉空值NaN。

例如，假设有一个名为df的数据框，其中包含一些NaN值，可以使用以下代码来去掉这些NaN值：

df.dropna()

这将返回一个新的数据框，其中不包含任何NaN值。如果要在原始数据框中进行更改，则可以使用inplace参数：

df.dropna(inplace=True)

这将在原始数据框中去掉所有NaN值。

相关问题

pandas 去掉某列重复的数据

可以使用 pandas 库的 `drop_duplicates` 方法来去掉某列重复的数据，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]})

# 去掉列 A 中重复的数据，保留第一个出现的值
df.drop_duplicates(subset=['A'], keep='first', inplace=True)

print(df)

输出结果为：

     A      B  C
0  foo    one  1
1  bar    one  2

在这个示例中，我们使用了 `drop_duplicates` 方法来去掉列 A 中重复的数据，并保留第一个出现的值。`subset` 参数用于指定要去重的列，`keep` 参数用于指定保留哪一个出现的值，`inplace` 参数用于指定是否在原 DataFrame 上进行修改。

如何去掉pandas中df的多级列索引

在 `pandas` 中，您可以使用 `reset_index()` 方法来去掉多级列索引。例如，如果您有一个包含两个级别的列索引的 DataFrame，可以使用以下代码去掉多级列索引：

import pandas as pd

# 创建一个包含两个级别的列索引的示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('level_1', 'A'), ('level_1', 'B'), ('level_2', 'C')])

# 输出包含多级列索引的数据框
print(df)

# 去掉多级列索引
df = df.reset_index(drop=True, level=0)

# 输出去掉多级列索引后的数据框
print(df)

输出结果如下：

  level_1     level_2
        A  B        C
0       1  4        7
1       2  5        8
2       3  6        9

  level_1  level_1  level_2
        A        B        C
0       1        4        7
1       2        5        8
2       3        6        9

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含两个级别的列索引的示例数据框。然后，我们使用 `reset_index()` 方法去掉了多级列索引，并将 `level` 参数设置为 0，以指定我们要去掉的是第一级别的列索引。最后，我们输出去掉多级列索引后的数据框。

请注意，我们在 `reset_index()` 方法中将 `drop` 参数设置为 True，以指定我们要去掉多级列索引，并将 `level` 参数设置为 0，以指定我们要去掉的是第一级别的列索引。如果您有多个级别的列索引，可以多次调用 `reset_index()` 方法来去掉多级列索引。