df = df.drop(index=['·公告日期', '·总股本(历史记录)', '流通A股(历史记录)'], columns=df.columns[df.columns != '股本']) 这行代码什么意思

这行代码是在对一个 pandas DataFrame 对象进行操作，其中：

- `df` 是 DataFrame 对象的名称。
- `drop()` 是 DataFrame 对象的一个方法，用于删除 DataFrame 中的指定行或列。
- `index=['·公告日期', '·总股本(历史记录)', '流通A股(历史记录)']` 表示要删除的行的索引名称为 `·公告日期`、`·总股本(历史记录)` 和 `流通A股(历史记录)`。
- `columns=df.columns[df.columns != '股本']` 表示要保留的列的名称为 `股本`，其他列将被删除。具体来说，`df.columns` 是一个包含 DataFrame 所有列名的列表，`df.columns != '股本'` 返回一个布尔型数组，表示每个列名是否等于 `股本`。最终，`df.columns[df.columns != '股本']` 取出所有不等于 `股本` 的列名，并返回一个列表。

综上所述，这行代码的作用是删除 DataFrame 中指定的行和列，只保留列名为 `股本` 的列。

相关问题

df = df.drop(index=2)中index=2是什么意思

在 Pandas 中，`df.drop(index=2)` 是一种删除 DataFrame 中指定行的方法，其中 `index=2` 表示要删除的行的索引为2。

具体来说，如果我们有一个名为 `df` 的 DataFrame，我们可以使用 `df.drop()` 方法删除其中的一些行或列。该方法可以接受多个参数，包括 `index`、`columns`、`labels` 和 `axis` 等。其中，`index` 参数用于指定要删除的行的索引，`columns` 参数用于指定要删除的列的名称，`axis` 参数用于指定是按行还是按列删除。

如果我们要删除索引为2的行，可以使用如下代码：

df = df.drop(index=2)

这将从 DataFrame 中删除索引为2的行，同时返回一个新的 DataFrame。如果需要在原始 DataFrame 上进行修改，可以使用 `inplace=True` 参数。例如：

df.drop(index=2, inplace=True)

这将直接在原始 DataFrame 上删除索引为2的行，不需要返回一个新的 DataFrame。

df=df.resrt_index(drop=true)

`df=df.reset_index(drop=True)` 是 Pandas 库中用于重置 DataFrame 索引的方法。具体来说，这行代码的作用是将 DataFrame `df` 的索引重置为默认的整数索引，并丢弃旧的索引。

以下是对这行代码的详细解释：

1. **`df.reset_index()`**: 这个方法会将当前的索引重置为默认的整数索引（从0开始）。如果当前 DataFrame 有自定义的索引，这些索引会被转移到新的一列中。

2. **`drop=True`**: 这个参数指定是否丢弃旧的索引。如果设置为 `True`，则旧的索引不会被添加到新的 DataFrame 中，而是直接被丢弃。

3. **`df = ...`**: 最后，将处理后的 DataFrame 重新赋值给 `df`，这样 `df` 就更新为重置索引后的版本。

举个例子：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index('A', inplace=True)

print("原始 DataFrame:")
print(df)

# 重置索引并丢弃旧索引
df = df.reset_index(drop=True)

print("\n重置索引后的 DataFrame:")
print(df)

输出结果：

原始 DataFrame:
   B
A   
1  4
2  5
3  6

重置索引后的 DataFrame:
   B
0  4
1  5
2  6

在这个例子中，原始 DataFrame 使用列 `A` 作为索引。通过 `reset_index(drop=True)`，我们将索引重置为默认的整数索引，并且丢弃了旧的索引列 `A`。