去掉dataframe中整列

你可以使用pandas库中的`drop()`方法来删除DataFrame中的整列。例如，假设你有一个名为df的DataFrame，你可以使用以下代码来删除名为column_name的整列：

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

其中，`axis=1`表示删除列，`column_name`是你要删除的列的名称。该方法将返回一个新的DataFrame，其中不包含名为column_name的列。如果你想在原始DataFrame上进行修改，而不是返回一个新的DataFrame，可以将`inplace=True`作为方法的参数传递。

df.drop('column_name', axis=1, inplace=True)

这将直接在原始DataFrame上进行修改，而不返回新的DataFrame。

相关问题

python 对dataframe一整列数据进行单位去除

要对DataFrame中的一整列数据进行单位去除，你可以使用`str.replace()`函数来替换字符串中的单位。首先，你需要将该列转换为字符串类型，然后使用适当的正则表达式来替换单位。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'col1': ['10kg', '20kg', '30kg'], 'col2': ['40cm', '50cm', '60cm']}
df = pd.DataFrame(data)

# 去除col1列的单位
df['col1'] = df['col1'].astype(str).str.replace(r'\D', '', regex=True)

print(df)

输出结果为：

  col1 col2
0   10  40cm
1   20  50cm
2   30  60cm

在上述示例中，使用`str.replace()`函数将`col1`列中的非数字字符（即单位）替换为空字符串，从而去除了单位。你可以根据需要修改正则表达式来匹配不同的单位格式。

dataframe 空值

### 如何在 pandas DataFrame 中处理空值

#### 检测空值
为了检测 `DataFrame` 中是否存在空值（即 NaN），可以使用两种方法：

- 使用 `isnull()` 方法来返回一个布尔类型的 `DataFrame`，其中每个元素表示原数据框对应位置是否为空值[^2]。

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['lili', 'lucy', 'pegga', 'alin', np.nan],
    'age': [18, 16, np.nan, 23, np.nan],
    'salary': [np.nan, 300, np.nan, 1000, 800]
})

print(df.isnull())

- 或者使用同义词 `isna()` 来实现相同功能。

print(df.isna())  
# 输出结果与 isnull() 完全一致

这两种方式都可以帮助识别哪些单元格含有缺失的数据。

#### 删除含空值的行或列
对于包含空值的记录，可以选择将其移除。这可以通过调用 `dropna()` 函数完成，该函数允许指定按照行还是按照列的方向去除任何存在空缺的地方。

- **删除整行**

如果某一行中有任何一个字段为空，则整个这条记录都会被丢弃。

cleaned_df_row = df.dropna(axis=0)  # axis=0 表示沿行方向操作，默认行为也是axis=0
print(cleaned_df_row)

- **删除整列**

当某一列为全部为空时才考虑去掉它；也可以设定阈值参数(thresh)，保留至少有N个非NA/NaN值以上的列。

cleaned_df_col = df.dropna(axis=1)  # axis=1 表示沿列方向操作
print(cleaned_df_col)

# 只保留每列至少有两个有效数值的情况
cleaned_df_thresh = df.dropna(axis=1, thresh=2)
print(cleaned_df_thresh)

#### 填充空值
另一种常见的做法是对缺失的位置进行合理的填补而不是简单地删掉它们。这里介绍几种常用的填充策略[^3]。

- **固定值替换**
最简单的办法就是给定一个特定常量作为替代品填入所有的空白处。

filled_with_default = df.fillna('default_value')
print(filled_with_default)

更具体一点的例子如下所示，针对不同列设置不同的默认值:

fill_values = {'name': 'unknown', 'age': 0, 'salary': 500}
filled_specifically = df.fillna(value=fill_values)
print(filled_specifically)

- **前向/后向传播法(forward/backward filling)**

利用已知相邻的有效观测值来进行推测性的补足工作。“ffill”代表向前填充，“bfill”则是指往后看齐。

forward_filled = df.ffill()
backward_filled = df.bfill()

print("Forward filled:\n", forward_filled)
print("\nBackward filled:\n", backward_filled)

- **基于插值的方法(interpolation)**

适用于时间序列或其他有序排列的数据集，在两个实际存在的测量点间计算中间可能取到的新数位并以此补充进来。

interpolated_data = df.interpolate(method='linear')  # 还可选其他method如'quadratic'
print(interpolated_data)

通过上述多种手段相结合的方式能够有效地管理和优化带有缺失项的大规模表格型结构化资料集合。