dataframe如何删除行和列
时间: 2023-05-22 19:04:34 浏览: 50
?要删除DataFrame中的行或列,可以使用drop()函数。当需要删除行时,需要设置参数axis为0,当需要删除列时,参数axis需要设置为1。
例如,要删除DataFrame中的第三行和第四列,可以使用以下代码:
```
df = df.drop([2], axis=0)
df = df.drop(['Column_name'], axis=1)
```
其中,2表示需要删除的行的index,'Column_name'表示需要删除的列的名称。
相关问题
dataframe 删除某列 nan行
要删除Dataframe中的某列和含有NaN值的行,可以使用dropna()函数和drop()函数。
要删除NaN值所在的行,可以使用dropna()函数。该函数可用于从Dataframe中删除NaN值所在的行。删除行时,在dropna()函数中可以指定删除哪些列,以及有多少非NaN值才保留该行。
例如,要删除Dataframe df中名为“No1”的列和含有NaN值的行,可以使用以下代码:
df.dropna(subset=['No1'], thresh=1, inplace=True)
在这个例子中,我们使用了dropna()函数,指定了subset参数,即要删除哪些列。我们输入了“No1”,表示要删除名为“No1”的列。接下来,我们指定了thresh参数,即保留非NaN值的最小数量。我们输入了“1”,表示只要行中至少有1个非NaN值,就保留该行。最后,我们指定了inplace参数,在原Dataframe中更改数据。
要删除某一列,可以使用drop()函数。该函数可用于从Dataframe中删除一列。
例如,要删除Dataframe df中名为“No2”的列,可以使用以下代码:
df.drop('No2', axis=1, inplace=True)
在这个例子中,我们使用了drop()函数,指定了要删除的列的名称,即“No2”。接下来,我们指定了axis参数,它表示要删除一列还是一行。在这个例子中,我们指定了axis为1,即删除一列。最后,我们指定了inplace参数,在原Dataframe中更改数据。
综上所述,要删除Dataframe中的某列和含有NaN值的行,可以使用dropna()函数和drop()函数。我们可以根据自己的需要,指定要删除的列和阈值,以及是否在原Dataframe中更改数据。
DataFrame 删除行
DataFrame删除行可以使用`drop`方法来实现。使用`drop`方法时,我们需要指定要删除的行的索引或行号,并设置`axis`参数为0。例如,以下是删除特定行的代码示例:
```
df.drop([1, 3, 5], axis=0, inplace=True)
```
这将删除行索引为1、3和5的行,并且更改将应用于原始DataFrame。如果将`inplace`参数设置为False(默认值),则原始DataFrame不会更改,而是返回一个新的DataFrame。
另外,还可以根据条件来删除行。例如,以下是根据某个条件删除行的代码示例:
```
df = df.drop(df[df['column_name'] == some_value].index)
```
这将删除满足条件`column_name`等于`some_value`的所有行。
请注意,在使用`drop`方法时,指定的行索引或行号必须存在于DataFrame中,否则会报错。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用DataFrame删除行和列的实例讲解](https://download.csdn.net/download/weixin_38670065/12869690)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [DataFrame-删除行列](https://blog.csdn.net/qq_41357569/article/details/118629698)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [12_Pandas.DataFrame删除指定行和列(drop)](https://blog.csdn.net/qq_18351157/article/details/105785367)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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