df_record=df1_1 df_record.drop(df_record.index, axis=0) print(df_record)
时间: 2024-02-06 21:02:31 浏览: 24
这段代码的作用是将名为 "df1_1" 的 Pandas DataFrame 中的所有行删除,并将结果赋值给名为 "df_record" 的新 DataFrame。
但是,代码中的第二行可能有误,应该将 "df_record" 修改为 "df1_1",并且需要指定删除的轴为 0(即删除行),如下所示:
```
df_record = df1_1.drop(df1_1.index, axis=0)
print(df_record)
```
这样就可以将 "df1_1" 中的所有行删除,并将结果输出。
相关问题
在Python中df1.add(df2,fill_value=0)
在Python中,`df1.add(df2, fill_value=0)`是用于将两个DataFrame对象相加的方法。它将df2的值添加到df1的值中,并返回一个新的DataFrame对象,其中缺失的值由fill_value参数填充,默认为0。如果两个DataFrame中有相同的索引,则它们将按行和列进行对齐,以便执行逐元素的加法操作。以下是一个简单的示例,说明如何使用此方法:
```
import pandas as pd
# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [10, 20], 'B': [40, 50], 'D': [70, 80]})
# 将df2添加到df1中
df3 = df1.add(df2, fill_value=0)
print(df3)
```
输出:
```
A B C D
0 11.0 44.0 7.0 70.0
1 22.0 55.0 8.0 80.0
2 23.0 66.0 9.0 0.0
```
在此示例中,df1和df2包含不同的列和行,因此在执行加法操作时,新的DataFrame对象中包含所有列和行。由于df2中没有列'C',因此在新的DataFrame对象中,该列由fill_value参数填充为0。同样,由于df2中没有行2,因此在新的DataFrame对象中,该行也被填充为0。
df1 = df1.groupby(keyword_column1, as_index=False)
这是一个对 Pandas DataFrame 进行分组操作的语句,其中 `df1` 是需要进行分组的 DataFrame,`keyword_column1` 是指定的关键列名。这行代码会按照关键列的值对 DataFrame 进行分组,并返回一个分组后的 DataFrame。`as_index=False` 表示返回的 DataFrame 中不将关键列设置为索引。