python df.drop
时间: 2023-10-29 19:58:26 浏览: 60
引用:清理无效数据可以使用`df.dropna()`函数将所有含有NaN项的行删除,`df.dropna(axis=1,thresh=3)`函数可以将在列的方向上有三个NaN项的项删除,`df.dropna(how='ALL')`函数可以将全部项都是NaN的行删除。
引用:要对数据类型进行转换,可以使用`df['name'].astype(np.datetime64)`函数将`name`列的数据类型转换为`datetime64`。
引用:`drop`函数可以通过设置`inplace=True`参数实现就地修改。等价的表达式有三种:`DF= df.drop('列名', axis=1)`、`DF.drop('列名',axis=1, inplace=True)`和`DF.drop([DF.columns[[0,1, 3]]], axis=1, inplace=True)`(注意:索引是从0开始的)。
相关问题
python df drop
df.drop()是pandas库中用于删除DataFrame中指定行或列的函数。它有以下几种用法:
1. 删除指定行或列:
```python
df.drop(['column_name1', 'column_name2'], axis=1) # 删除指定列
df.drop([0, 1, 2], axis=0) # 删除指定行
```
2. 删除含有缺失值的行或列:
```python
df.dropna(axis=0) # 删除含有缺失值的行
df.dropna(axis=1) # 删除含有缺失值的列
```
3. 删除满足特定条件的行或列:
```python
df.drop(df[df['column_name'] > 10].index) # 删除满足条件的行
df.drop(df.columns[df.isnull().sum() > 10], axis=1) # 删除含有超过10个缺失值的列
```
4. 删除后直接修改原DataFrame:
```python
df.drop(['column_name'], axis=1, inplace=True) # 删除指定列,并修改原DataFrame
```
5. 删除后保存到CSV文件:
```python
df.drop(['column_name'], axis=1).to_csv("result_test_csv\submission.csv", index=False) # 删除指定列,并保存到CSV文件
```
df.drop参数详解
`df.drop()`是一个pandas库中的函数,用于删除DataFrame中的行或列。它有以下参数:
- `labels`:要删除的行或列的名称或编号。
- `axis`:指定要删除的轴,0表示行,1表示列。
- `index`:要删除的行的名称或编号。
- `columns`:要删除的列的名称或编号。
- `level`:如果轴是多层索引的,则指定要删除的级别。
- `inplace`:指定是否在原始DataFrame上进行更改。
- `errors`:如果指定的标签不存在,则引发异常或忽略。
下面是一个例子,演示如何使用`df.drop()`删除DataFrame中的行和列:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
'age': [28, 34, 29, 42],
'gender': ['M', 'M', 'M', 'F'],
'profession': ['Engineer', 'Doctor', 'Teacher', 'Lawyer']}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除一列
df_new = df.drop('profession', axis=1, inplace=False)
print(df_new)
# 删除一行
df_new = df.drop(0, axis=0, inplace=False)
print(df_new)
```