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：

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：

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：

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：

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：

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

相关问题

python df drop一列

以下是使用Python的drop方法删除DataFrame中的一列的示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': [5,6, 7, 8],
        'C': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除列B
df.drop('B', axis=1, inplace=True)

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

   A   C
0  1   9
1  2  10
2  3  11
3  4  12

在上述示例中，我们使用了pandas库的drop方法来删除DataFrame中的列B。通过设置axis参数为1，我们指定要删除的是列而不是行。通过设置inplace参数为True，我们直接在原始DataFrame上进行修改，而不是创建一个新的DataFrame。

python df.drop

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）。