首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

从dataframe pandas中删除dataframe

可以使用drop()方法。

drop()方法用于删除指定的行或列。它接受一个参数axis,用于指定删除的方向,其中axis=0表示按行删除,axis=1表示按列删除。

如果要删除整个dataframe,可以使用drop()方法,并将axis参数设置为0。

示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
        'Age': [20, 21, 19, 18],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除整个dataframe
df = df.drop(df.index)

print(df)

输出结果为一个空的dataframe。

如果要删除指定的行或列,可以使用drop()方法,并传递要删除的行或列的索引。

示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
        'Age': [20, 21, 19, 18],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除指定的行
df = df.drop([1, 3])

print(df)

输出结果为删除了索引为1和3的行的dataframe。

如果要删除指定的列,可以使用drop()方法,并传递要删除的列的名称。

示例代码如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
        'Age': [20, 21, 19, 18],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除指定的列
df = df.drop(['Age', 'City'], axis=1)

print(df)

输出结果为删除了'Age'和'City'两列的dataframe。

腾讯云相关产品:腾讯云数据库TDSQL、腾讯云云服务器CVM

腾讯云数据库TDSQL产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/tdsql

腾讯云云服务器CVM产品介绍链接:https://cloud.tencent.com/product/cvm

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

DataFrame删除

在操作数据的时候,DataFrame对象删除一个或多个列是常见的操作,并且实现方法较多,然而这中间有很多细节值得关注。...import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(25).reshape((5,5)), columns=list(...这是因为drop方法,默认是删除行。 如果用axis=0或axis='rows',都表示展出行,也可用labels参数删除行。...如果这些对你来说都不是很清楚,建议参阅《跟老齐学Python:数据分析》对此的详细说明。 另外的方法 除了上面演示的方法之外,还有别的方法可以删除列。...当然,并不是说DataFrame对象的类就是上面那样的,而是用上面的方式简要说明了一下原因。 所以,在Pandas删除DataFrame的列,最好是用对象的drop方法。

6.8K20

(六)Python:PandasDataFrame

与Series相比,除了可以每一个键对应许多值之外,还增加了列索引(columns)这一内容,具体内容如下所示: 自动生成行索引         DataFrame也能自动生成行索引,索引0开始,代码如下所示...对象的修改和删除           具体代码如下所示: import pandas as pd import numpy as np data = np.array([('xiaoming', 4000...    name  a 1  admin  1 3  admin  3 (1)添加列         添加列可直接赋值,例如给 aDF 添加 tax 列的方法如下: import pandas...        删除数据可直接用“del 数据”的方式进行,但这种方式是直接对原始数据操作,不是很安全,pandas 可利用 drop()方法删除指定轴上的数据,drop()方法返回一个新的对象,不会直接修改原始数据...对象的修改和删除还有很多方法,在此不一一列举,有兴趣的同学可以自己去找一下 统计功能  DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息          DataFrame有非常强大的统计功能,它有大量的函数可以使用

3.8K20

Python之PandasSeries、DataFrame实践

Python之PandasSeries、DataFrame实践 1. pandas的数据结构Series 1.1 Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签...2. pandas的数据结构DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值的)。...dataframe的数据是以一个或者多个二位块存放的(而不是列表、字典或者别的一维数据结构)。 3.索引对象 pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元素(比如轴名称等)。...操作Series和DataFrame的数据的基本手段 5.1 重新索引 reindex 5.2 丢弃指定轴上的项 drop 5.3 索引、选取和过滤(.ix) 5.4 算数运算和数据对齐 DataFrame...处理缺失数据(Missing data) 9.1 pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点和非浮点数组的缺失数据。

3.8K50

pandas.DataFrame()入门

它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具,其中最重要的是​​DataFrame​​类。​​DataFrame​​是pandas中最常用的数据结构之一,它类似于电子表格或SQL的表格。...在下面的示例,我们将使用​​pandas.DataFrame()​​函数来创建一个简单的​​DataFrame​​对象。...访问列和行:使用列标签和行索引可以访问​​DataFrame​​的特定列和行。增加和删除列:使用​​assign()​​方法可以添加新的列,使用​​drop()​​方法可以删除现有的列。...pandas.DataFrame()的缺点:内存占用大:pandas.DataFrame()会将数据完整加载到内存,对于大规模数据集,会占用较大的内存空间,导致运行速度变慢。...Vaex:Vaex是一个高性能的Python数据处理库,具有pandas.DataFrame的类似API,可以处理非常大的数据集而无需加载到内存,并且能够利用多核进行并行计算。

21410

pandas DataFrame的创建方法

pandas DataFrame的增删查改总结系列文章: pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas...DataFrame的修改方法 在pandas里,DataFrame是最经常用的数据结构,这里总结生成和添加数据的方法: ①、把其他格式的数据整理到DataFrame; ②在已有的DataFrame...2. csv文件构建DataFrame(csv to DataFrame) 我们实验的时候数据一般比较大,而csv文件是文本格式的数据,占用更少的存储,所以一般数据来源是csv文件,csv文件如何构建.../xxx.csv') 如果csv没有表头,就要加入head参数 3. 在已有的DataFrame,增加N列或者N行 加入我们已经有了一个DataFrame,如下图: ?...删除N列或者N行)(在DataFrame查询某N列或者某N行)(在DataFrame修改数据)

2.5K20

Pandas DataFrame 数据合并、连接

merge 通过键拼接列 pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法merage,可以根据一个或多个键将不同DataFrame的行连接起来 语法如下: merge(left...必须存在右右两个DataFrame对象,如果没有指定且其他参数也未指定则以两个DataFrame的列名交集做为连接键 left_on:左则DataFrame中用作连接键的列名;这个参数左右列名不相同...right_on:右则DataFrame中用作 连接键的列名 left_index:使用左则DataFrame的行索引做为连接键 right_index:使用右则DataFrame的行索引做为连接键...True,总是将数据复制到数据结构;大多数情况下设置为False可以提高性能 indicator:在 0.17.0还增加了一个显示合并数据来源情况;如只来自己于左边(left_only)、两者(...的不同的列索引合并成为一个DataFrame join(self, other, on=None, how='left', lsuffix='', rsuffix='',sort=False): 其中参数的意义与

3.3K50

python pandas dataframe函数_Python Pandas dataframe.ne()用法及代码示例

Pandas是其中的一种,使导入和分析数据更加容易。  Pandas dataframe.ne()函数使用常量,序列或其他按元素排列的 DataFrame 检查 DataFrame 元素的不等式。...# importing pandas as pd  import pandas as pd  # Creating the first dataframe  df1=pd.DataFrame({"A":...(sr, axis = 0)  输出:  所有真值单元格都表示比较的值彼此不相等,而所有假值单元格都表示比较的值彼此相等。  ...# importing pandas as pd  import pandas as pd  # Creating the first dataframe  df1=pd.DataFrame({"A":...d1f.ne(df2)  输出:  所有真值单元格都表示比较的值彼此不相等,而所有假值单元格都表示比较的值彼此相等。

1.5K00

python下的PandasDataFrame基本操作(二),DataFrame、dict、array构造简析

DataFrame简介:   DataFrame是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值等)。...DataFrame既有行索引也有列索引,它可以被看做由Series组成的字典(共用同一个索引)。...跟其他类似的数据结构相比(如R的data.frame),DataFrame面向行和面向列的操作基本上是平衡的。...其实,DataFrame的数据是以一个或多个二维块存放的(而不是列表、字典或别的一维数据结构)。...导入基本python库: import numpy as np import pandas as pd DataFrame构造:   1:直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典; dict

5.7K30

pandas | DataFrame的排序与汇总方法

今天是pandas数据处理专题的第六篇文章,我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。...在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中的apply方法,如何在一个DataFrame对每一行或者是每一列进行广播运算,使得我们可以在很短的时间内处理整份数据。...排序 排序是我们一个非常基本的需求,在pandas当中将这个需求进一步细分,细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中的排序方法。...Series当中的排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series的值来排序。...排名 有的时候我们希望得到元素的排名,我们会希望知道当前元素在整体当中排第几,pandas当中也提供了这个功能,它就是rank方法。 ?

4.4K50

pandas | DataFrame的排序与汇总方法

今天说一说pandas | DataFrame的排序与汇总方法,希望能够帮助大家进步!!! 今天是pandas数据处理专题的第六篇文章,我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。...在上一篇文章当中我们主要介绍了DataFrame当中的apply方法,如何在一个DataFrame对每一行或者是每一列进行广播运算,使得我们可以在很短的时间内处理整份数据。...排序 排序是我们一个非常基本的需求,在pandas当中将这个需求进一步细分,细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中的排序方法。...Series当中的排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series的值来排序。...排名 有的时候我们希望得到元素的排名,我们会希望知道当前元素在整体当中排第几,pandas当中也提供了这个功能,它就是rank方法。

3.7K20

Pandas DataFrame创建方法大全

Pandas是Python的数据分析利器,DataFramePandas进行数据分析的基本结构,可以把DataFrame视为一个二维数据表,每一行都表示一个数据记录。...本文将介绍创建Pandas DataFrame的6种方法。...2、手工创建Pandas DataFrame 接下来让我们看看如何使用pd.DataFrame手工创建一个Pandas数据帧: df = pd.DataFrame(data=['Apple','Banana...最左侧的列被称为索引,默认0开始,和原来一样我们用index自行定义: df = pd.DataFrame(data=['Apple','Banana','Cherry','Dates','Eggfruit...由于列名为Fruits、Quantity和Color,因此对应的字典也应当 有这几个键,而每一行的值则对应字典的键值,字典应该是 如下的结构: fruits_dict = { 'Fruits':['Apple

5.7K20

pandas dataframe 的explode函数用法详解

在使用 pandas 进行数据分析的过程,我们常常会遇到将一行数据展开成多行的需求,多么希望能有一个类似于 hive sql 的 explode 函数。 这个函数如下: Code # !.../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # create on 18/4/13 import pandas as pd def dataframe_explode...( 注:该列可迭代, 例如list, tuple, set) 补充知识:Pandas的字典/列表拆分为单独的列 我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧 [1] df Station ID Pollutants...8812 {"c": "11"} 8813 {"a": "82", "c": "15"} Method 1: step 1: convert the Pollutants column to Pandas...dataframe 的explode函数用法详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

3.8K30
领券