python 对df表删除notes这一列数据

可以使用 pandas 库中的 `drop` 函数来删除 DataFrame 中的列，具体操作如下：

假设要删除的 DataFrame 名称为 `df`，要删除的列名称为 `notes`，则可以使用如下代码：

df = df.drop('notes', axis=1)

其中，`axis=1` 表示删除列，`axis=0` 表示删除行。执行该代码后，`df` 中的 `notes` 列就会被删除。

相关问题

python 对df表删除标题为notes这一列数据

可以使用 pandas 库中的 `drop` 方法删除指定列，具体实现如下所示：

import pandas as pd

# 假设 df 是你的数据表
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [20, 25, 30], 'notes': ['good', 'ok', 'bad']})

# 删除 notes 列
df = df.drop('notes', axis=1)

其中，`axis=1` 表示按列删除，即删除指定列。执行上述代码后，`df` 表将不包含 `notes` 列的数据。

python 对df表数据的ytd_sales这一列求和

假设df是一个Pandas DataFrame，其中包含ytd_sales这一列，可以使用Pandas的sum()函数对其求和，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'product': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
    'ytd_sales': [1000, 2000, 3000, 4000, 5000]
})

# 对 ytd_sales 列求和
total_sales = df['ytd_sales'].sum()
print(total_sales)

输出结果为：15000