只保留DataFrame中的两列数据

可以使用 `df[[列名1, 列名2]]` 来只保留 DataFrame 中的两列数据。例如，假设有一个 DataFrame `df`，其中包含列名为 `col1`、`col2`、`col3` 的三列数据，如果只想保留 `col1` 和 `col2` 两列，可以这样操作：

df = df[['col1', 'col2']]

这样就可以只保留 `col1` 和 `col2` 两列数据了。

相关问题

python DataFrame其中两列数据用科学计数法显示

你可以使用 pandas 中的 `DataFrame.style.format` 方法来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建数据框
data = {'col1': [1.23456789, 2.3456789, 3.456789],
        'col2': [0.0000123456789, 0.000123456789, 0.00123456789]}
df = pd.DataFrame(data)

# 用科学计数法格式化数据框中的两列
df.style.format({'col1': '{:.2e}', 'col2': '{:.2e}'})

在这个示例中，我们创建了一个包含两个列的数据框，并使用了 `DataFrame.style.format` 方法将数据框中的两列格式化为科学计数法。`'{:.2e}'` 是一个格式化字符串，其中的 `2` 表示保留两位小数，`e` 表示科学计数法。你可以根据需要调整这些参数。

dataframe基于两列值去重

您好，这是一个关于数据处理的问题，我可以为您提供解答。对于基于两列值去重的操作，您可以使用 Pandas 中的 drop_duplicates 函数，同时指定 subset 参数来选择需要去重的列。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 2, 3, 3],
    'B': ['a', 'a', 'b', 'b', 'c'],
    'C': [0, 1, 2, 3, 4]
})

# 基于 A 和 B 两列进行去重
df = df.drop_duplicates(subset=['A', 'B'])

# 输出去重后的结果
print(df)

以上代码将保留第一次出现的 A 和 B 值相同的行，输出去重后的结果如下：

   A  B  C
0  1  a  0
1  2  a  1
3  3  b  3
4  3  c  4