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

DataFrame删除

在操作数据时候,DataFrame对象删除一个或多个列是常见操作,并且实现方法较多,然而这中间有很多细节值得关注。...首先,一般被认为是“正确”方法,是使用DataFramedrop方法,之所以这种方法被认为是标准方法,可能是收到了SQL语句中使用drop实现删除操作影响。...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》对此详细说明。 另外方法 除了上面演示方法之外,还有别的方法可以删除列。...当然,并不是说DataFrame对象类就是上面那样,而是用上面的方式简要说明了一下原因。 所以,在Pandas删除DataFrame列,最好是用对象drop方法。

6.8K20

(六)Python:PandasDataFrame

DataFrame也能自动生成行索引,索引0开始,代码如下所示: import pandas as pd data = {'name': ['aaaaaa', 'bbbbbb', 'cccccc']...对象修改和删除           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 列方法如下: import pandas...        删除数据可直接用“del 数据”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()方法删除指定轴上数据,drop()方法返回一个新对象,不会直接修改原始数据...对象修改和删除还有很多方法,在此不一一列举,有兴趣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有非常强大统计功能,它有大量函数可以使用

3.8K20
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

pandas | DataFrame排序与汇总方法

大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗架构师。今天说一说pandas | DataFrame排序与汇总方法,希望能够帮助大家进步!!!...今天是pandas数据处理专题第六篇文章,我们来聊聊DataFrame排序与汇总运算。...排序 排序是我们一个非常基本需求,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当中排序方法。...Series当中排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series值来排序。...另一个我个人觉得很好用方法是descirbe,可以返回DataFrame当中整体信息。比如每一列均值、样本数量、标准差、最小值、最大值等等。

3.8K20

pandas | DataFrame排序与汇总方法

今天是pandas数据处理专题第六篇文章,我们来聊聊DataFrame排序与汇总运算。...排序 排序是我们一个非常基本需求,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当中排序方法。...Series当中排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series值来排序。...排名 有的时候我们希望得到元素排名,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。 ?...另一个我个人觉得很好用方法是descirbe,可以返回DataFrame当中整体信息。比如每一列均值、样本数量、标准差、最小值、最大值等等。

4.5K50

pandas dataframe explode函数用法详解

在使用 pandas 进行数据分析过程,我们常常会遇到将一行数据展开成多行需求,多么希望能有一个类似于 hive sql 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...(df, "listcol") Description 将 dataframe 按照某一指定列进行展开,使得原来每一行展开成一行或多行。...( 注:该列可迭代, 例如list, tuple, set) 补充知识:Pandas字典/列表拆分为单独列 我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧 [1] df Station ID Pollutants...dataframe explode函数用法详解就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

3.8K30

Pandas DataFrame 自连接和交叉连接

有很多种不同种类 JOINS操作,并且pandas 也提供了这些方式实现来轻松组合 Series 或 DataFrame。...自连接 顾名思义,自连接是将 DataFrame 连接到自己连接。也就是说连接左边和右边都是同一个DataFrame 。自连接通常用于查询分层数据集或比较同一 DataFrame 行。...在join时需要删除了第二个df_managers manager_id,这样才不会报错。要获取经理信息所以使用 how = 'left'。...注:如果我们想排除Regina Philangi ,可以使用内连接"how = 'inner'" 我们也可以使用 pandas.merge () 函数在 Pandas 执行自连接,如下所示。...总结 在本文中,介绍了如何在Pandas中使用连接操作,以及它们是如何在 Pandas DataFrame 执行。这是一篇非常简单入门文章,希望在你处理数据时候有所帮助。

4.2K20

pandas | 详解DataFrameapply与applymap方法

今天是pandas数据处理专题第5篇文章,我们来聊聊pandas一些高级运算。...今天这篇文章我们来聊聊dataframe广播机制,以及apply函数使用方法。 dataframe广播 广播机制我们其实并不陌生, 我们在之前介绍numpy专题文章当中曾经介绍过广播。...比如我们可以这样对DataFrame当中某一行以及某一列应用平方这个方法。 ? 另外,apply函数作用域并不只局限在元素,我们也可以写出作用在一行或者是一列上函数。...最后我们来介绍一下applymap,它是元素级map,我们可以用它来操作DataFrame每一个元素。比如我们可以用它来转换DataFrame当中数据格式。 ?...总结 今天文章我们主要介绍了pandas当中apply与applymap使用方法, 这两个方法在我们日常操作DataFrame数据非常常用,可以说是手术刀级api。

2.9K20

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

跟其他类似的数据结构相比(如Rdata.frame),DataFrame面向行和面向列操作基本上是平衡。...其实,DataFrame数据是以一个或多个二维块存放(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数组组成字典; dict...7 3 4 8 第二种:将包含不同子列表列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同子列表...参考资料:《利用Python进行数据分析》 在一个空dataframe插入数据 def test(): LIST=[1,2,3,4] empty = pd.DataFrame(columns

4.3K30

python下PandasDataFrame基本操作(一),基本函数整理

pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】pandas方方面面都有了一个权威简明入门级介绍,但在实际使用过程,我发现书中内容还只是冰山一角...谈到pandas数据行更新、表合并等操作,一般用到方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说,都不太好分清使用场合与用途。...DataFrame.pop(item) 返回删除项目 DataFrame.tail([n]) 返回最后n行 DataFrame.xs(key[, axis, level, drop_level]) Returns...DataFrame.isin(values) 是否包含数据框元素 DataFrame.where(cond[, other, inplace, …]) 条件筛选 DataFrame.mask(cond...DataFrame.drop(labels[, axis, level, …]) 返回删除DataFrame.drop_duplicates([subset, keep, …]) Return DataFrame

11K80

如何删除GIT仓库敏感信息

前言 正常Git仓库应该尽量不包含数据库连接/AWS帐号/巨大二进制文件,否则一旦泄漏到Github,这些非常敏感信息会影响客户信息安全已经公司信誉。...如果违反这些规定,可能会面临辞退、高额罚款、或牢狱之灾等非常严厉惩罚。 由于Git正常操作流程,导致敏感信息一旦进入主分支,再怎么在新Pull Request删除,也无能为力了。...但如果已经上传了,或功能太多太复制没办法及时删除,就会后悔莫及了。 这里我将演示一个故意写满“敏感信息Github仓库,然后一步一步演示怎么在历史记录删除“敏感信息”,以完成“脱敏”。...文件夹敏感 删除 Program.exe 大二进制 删除 这个演示满载“敏感”信息代码仓库,可以:https://github.com/sdcb/sensitive-repo-demo 这里下载...; Initial Catalog=ProductionDB; app=Program1" } 敏感信息文件夹(见userSecrets文件夹) 大二进制文件(见bin\Program.exe) 以上敏感信息诚意

2.9K61

pythonpandasDataFrame对行和列操作使用方法示例

pandasDataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w'列,使用类字典属性,返回是Series类型 data.w #选择表格'w'列,使用点属性,返回是Series类型 data[['w']] #选择表格'w'列,返回DataFrame...类型 data[['w','z']] #选择表格'w'、'z'列 data[0:2] #返回第1行到第2行所有行,前闭后开,包括前不包括后 data[1:2] #返回第2行,0计,返回是单行...下面是简单例子使用验证: import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np data = DataFrame...github地址 到此这篇关于pythonpandasDataFrame对行和列操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandasDataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

13.3K30

使用AppleScript批量删除Mac信息

涉及工具 1 mac自带app:“脚本编辑器” 2 原生应用「Accessibility Inspector(需安装 Xcode)」用以定位目标控件类型,方便在打印子控件查找 开始: 模拟操作步骤...经验性规律:脚本运行结果所有 UI 元素是按软件界面从上到下,从左到右顺序排列。...结合Accessibility Inspector ,查找要删除短信path 注意,大家path可能不一样,比我有两个顶置消息所以位置path如下 tell application "Messages...”app顶部菜单栏实现,触发删除操作 查找顶部菜单栏删除按钮 delay 给出系统响应和UI事件时间 tell application "Messages" to activate tell application...Inspector,点击右上角聚焦,选中控件,查看控件信息 弹出框为sheet类型,在新window tell application "Messages" to activate tell application

1.1K40
领券