Hvordan dropper jeg pandas DataFrame?
Hvordan dropper jeg pandas DataFrame?

Video: Hvordan dropper jeg pandas DataFrame?

Video: Hvordan dropper jeg pandas DataFrame?
Video: Data Science with Python! Filtering Data with pandas 2024, November
Anonim

At slette rækker og kolonner fra DataFrames , Pandaer bruger " dråbe " funktion. At slette en kolonne eller flere kolonner, brug navnet på kolonnen/kolonnerne, og angiv "aksen" som 1. Alternativt, som i eksemplet nedenfor, er 'kolonner'-parameteren blevet tilføjet i Pandaer hvilket skærer behovet for 'akse' ud.

Simpelthen, hvordan slipper jeg en række i en Pandas DataFrame?

Slet et multiplum Rækker efter indeksposition i DataFrame Som df. dråbe ()-funktionen accepterer kun liste over indeksetiketnavne, så til slette det rækker efter position skal vi oprette en liste over indeksnavne fra positioner og derefter videregive den til dråbe (). Da standardværdien for inPlace er falsk, vil indholdet af dfObj ikke blive ændret.

Man kan også spørge, hvordan man slipper en kolonne i Python? Rækker eller kolonner kan fjernes ved hjælp af indeksetiket eller kolonnenavn ved hjælp af denne metode.

  1. Syntaks: DataFrame.drop(labels=Ingen, akse=0, indeks=Ingen, kolonner=Ingen, niveau=Ingen, inplace=False, fejl='hæve')
  2. Parametre:
  3. Returtype: Dataramme med droppede værdier.

Spørgsmålet er også, hvad er DF drop?

pandaer . DataFrame . dråbe . Dråbe specificerede etiketter fra rækker eller kolonner. Fjern rækker eller kolonner ved at angive etiketnavne og tilsvarende akse, eller ved at angive direkte indeks- eller kolonnenavne. Når du bruger et multiindeks, etiketter på forskellige niveauer kan fjernes ved at angive niveauet.

Hvordan fletter jeg to DataFrames i pandaer?

Til tilslutte Disse DataFrames , pandaer giver mange funktioner som concat(), fusionere (), tilslutte () osv. I dette afsnit vil du øve dig i at bruge fusionere () funktion af pandaer . Du kan bemærke, at DataFrames er nu slået sammen til en enkelt DataFrame baseret på de fælles værdier, der findes i id-kolonnen for begge DataFrames.

Anbefalede: