开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

使用"df.sample(frac=1)“后如何删除添加的列？

使用"df.sample(frac=1)"后，无法直接删除添加的列。"df.sample(frac=1)"是pandas库中的一个函数，用于对数据集进行随机抽样，其中frac参数表示抽样比例。该函数会返回一个新的DataFrame对象，其中包含原始数据集的随机抽样结果。

如果想要删除添加的列，可以使用pandas库中的drop()函数。drop()函数可以删除DataFrame中的指定列或行。具体操作如下：

首先，将"df.sample(frac=1)"的结果保存到一个新的DataFrame对象中，例如命名为"df_sample"。
使用drop()函数删除添加的列。drop()函数的参数为要删除的列名，可以通过指定axis参数为1来删除列。例如，如果要删除名为"column_name"的列，可以使用以下代码： df_sample = df_sample.drop("column_name", axis=1) 这将删除"df_sample"中名为"column_name"的列。

需要注意的是，删除列操作会修改原始的DataFrame对象，如果需要保留原始数据，建议在删除列之前先创建一个副本进行操作。

关于pandas库的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品和文档：

腾讯云产品：云服务器 CVM（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
腾讯云文档：Pandas 数据分析（https://cloud.tencent.com/document/product/215/36517）

相关搜索:R:如何删除少于10%1的列如何添加从dataframe中删除的列？使用PostgreSQL时，在CashSchemaV1中添加额外的列后，节点不启动如何删除此ndarray的第1、2、7列？如何从数据框中的列中删除'+1‘？如果第1列的值重复，如何在第1列末尾添加第2列的值如何使用其他列的条件添加列如何使用占位符更新1行中的1列 Sharepoint -如何删除未使用的列如何删除在1列中获得重复项的结果如何在添加gitignore后删除缓存/跟踪的文件？SQL问题需要添加一列中的值，并在添加另一列中的列后删除重复项如何使用pandas将xlsx转换为csv后删除索引列如何使用javascript删除.jpg后的内容尝试使用OLE在PowerQuery中的列后添加空格如何在添加新列后使用JQuery DataTable进行列搜索如何在PostgreSQL中删除列中'，‘后的所有内容如何检查列值从0变为1且多次计数后第1列和第2列的值相同如何使用向量删除未命名的列？如何使用两列删除重复的行

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Elasticsearch集群管理之1——如何高效的添加、删除节点？

1、问题抛出 1.1 新增节点问题我的群集具有黄色运行状况，因为它只有一个节点，因此副本保持未分配状态，我想要添加一个节点，该怎么弄？...1.2 删除节点问题假设集群中有5个节点，我必须在运行时删除2个节点。那么如何在不影响指数的情况下完成？我有接近10 Gb/hour的连续数据流，这些数据正在连续写入并索引化。...2.2 分片分配发生的时机分片分配是将分片分配给节点的过程。这可能发生在集群初始恢复，副本分配，重新平衡或添加或删除节点期间。...4、删除节点注意事项： 1、节点数目少的时候，一定要注意脑裂问题。 2、脑裂问题必要的时候需要更新：elasticsearch.yml 中的 minimum_master_nodes。...重新分配所有分片后，您可以关闭节点并执行您需要执行的任何操作。完成后，Elasticsearch将再剩余节点上再次重新平衡分片。

8.5K4 0

Qt树形控件QTreeView使用1——节点的添加删除操作

目录： Qt树形控件QTreeView使用1——节点的操作 Qt树形控件QTreeView使用2——复选框的设置 QTreeView 和 QStandardItemModel的使用 QtreeView...注意：如果这个模型有许多控件公用，那么它的父级最好是这些控件的父级窗口，因为，Qt的父级机制是“老爹死儿子必须先死”，如果控件A和控件B都同时使用模型1,而建立模型1时定义了模型1的控件A为其父级，那么如果控件...-> setModel ( model ); ） 1.2 给树形视图添加条目在模型添加好后，说说条目的添加。...添加树形控件的根条目可以使用 appendRow 函数， setItem也可以。...但是第二列的信息怎么添加呢。

6.6K3 0

EasyCVR开启集群后，无法添加删除离线节点的设备该如何解决？

EasyCVR的集群功能自发布后，越来越多的用户也开始逐渐部署集群服务，并应用在各种实际场景中。...有用户在使用集群服务后反馈，在EasyCVR开启集群后，添加、删除不了离线节点的设备，请求我们协助排查。...我们在排查时发现，删除设备接口的转发，是在路由中间件中进行了拦截，如果判断在其它服务器，则直接转发出去了，所以设备所在服务器离线，就会造成接口转发失败。针对此处的设计逻辑，我们立刻进行了优化。...在接口转发前，先判断转发的服务器是否在线，在线则正常转发，不在线则直接在本台服务器处理请求，参考代码如下：作为一种高效的服务器协作方式，集群能力实现了服务器的负载均衡，可保障平台的流畅、稳定运行，满足了用户高并发的需求...关于服务器集群的相关技术文章及疑难问题解决办法，我们在此前的博文中也介绍了不少，感兴趣的用户可以翻阅往期的文章进行了解。

8452 0

数据分析索引总结（下）Pandas索引技巧

bfill表示用所在索引1206的后一个有效行填充，ffill为前一个有效行。...list的时候, 就会把列名和list一致的列设置为索引看参数说明,并不一定需要Series df.set_index(np.arange(df.shape[0])).head() 可以直接添加多级索引...如果不同层级的索引的索引值有相同的值的时候，要想修改特定级别的索引的索引值(比如次级索引中的A,修改为a)，需要如何修改？...']) 抽样函数这里的抽样函数指的就是sample函数 1. n为样本量 df.sample(n=5) df.sample(9)#由于是第一个参数,可以省略 n= 2. frac为抽样比 df.sample...(frac=0.05) 3. replace为是否放回 df.sample(n=df.shape[0],replace=True).head() # 有放回(replace=True)可以选择比df长度更多的元素回来

2.9K2 0

30 个 Python 函数，加速你的数据分析处理速度！

删除列 df.drop(['RowNumber', 'CustomerId', 'Surname', 'CreditScore'], axis=1, inplace=True) print(df[:2]...我们可以使用 n 或 frac 参数来确定样本大小。...(n=1000) df_sample2 = df.sample(frac=0.1) 5.检查缺失值 isna 函数确定数据帧中缺失的值。...df.isna().sum() 6.使用 loc 和 iloc 添加缺失值使用 loc 和 iloc 添加缺失值，两者区别如下： loc：选择带标签 iloc：选择索引我们首先创建 20 个随机索引进行选择...8.删除缺失值处理缺失值的另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失值的行。

9.4K6 0

30 个小例子帮你快速掌握Pandas

- (10000,10) axis参数设置为1表示删除列，0表示行。...n：样本中的行数 frac：样本大小与整个DataFrame大小的比率 df_sample = df.sample(n=1000) df_sample.shape (1000,10)df_sample2...= df.sample(frac=0.1) df_sample2.shape --- (1000,10) 5.缺失值检查 isna函数用于确定DataFrame中的缺失值。...让我们做另一个使用索引而不是标签的示例。 df.iloc [missing_index，-1] = np.nan "-1"是最后一列Exit的索引。...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组（即列）中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量使用分类变量时，它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。

10.8K1 0

机器学习算法：随机森林

为实现这一点，我将把随机森林解构为最基本的组成部分，并解释每个计算级别中发生的事情。到最后，我们将对随机森林的工作原理以及如何更直观地使用它们有更深入的了解。...= df.sample(frac=.67, replace=True)df_sample2 = df.sample(frac=.67, replace=True)df_sample3 = df.sample...图片下面的代码片段使用 sqrt 技术对列进行采样，对行进行采样，训练 3 个决策树，并使用多数规则进行预测。...= df.sample(frac=.67, replace=True)df_sample2 = df.sample(frac=.67, replace=True)df_sample3 = df.sample...，这表明我们已经删除了树之间的很多相关性。

5110 0

（数据科学学习手札06）Python在数据框操作上的总结（初级篇）

，储存对两个数据框中重复非联结键列进行重命名的后缀，默认为('_x','_y') indicator：是否生成一列新值_merge，来为合并后的每行标记其中的数据来源，有left_only,right_only...6.数据框的抽样筛选利用df.sample()来对原数据框进行一定比例的随机抽取并打乱顺序，主要参数如下： frac：返回的抽样行数占总行数的比例，若想进行全排列则设置为1 replace：采取放回还是不放回...df.sample(frac=1) ?...，确保数据框打乱顺序后行标号重置： df.sample(frac=1).reset_index(drop=True) 这时我们得到的新的数据框的行index就进行了重置，于是我们就能愉快的进行遍历等操作啦...'表示最后一个，False表示全部删除 inplace：默认为False，即返回一个原数据框去重后的新数据框，True则返回原数据框去重后变更的数据框 df.drop_duplicates(subset

14.3K5 1

高效的10个Pandas函数，你都用过吗？

Query Query是pandas的过滤查询函数，使用布尔表达式来查询DataFrame的列，就是说按照列的规则进行过滤操作。...Insert Insert用于在DataFrame的指定位置中插入新的数据列。默认情况下新列是添加到末尾的，但可以更改位置参数，将新列添加到任何位置。...random_state ：随机数发生器种子 axis：选择抽取数据的行还是列 axis=0:抽取行 axis=1:抽取列比如要从df中随机抽取5行： sample1 = df.sample(n=5...) sample1 从df随机抽取60%的行，并且设置随机数种子，每次能抽取到一样的样本： sample2 = df.sample(frac=0.6,random_state=2) sample2...比如有一个序列[1,7,5,3]，使用rank从小到大排名后，返回[1,4,3,2]，这就是前面那个序列每个值的排名位置。

4.2K2 0

机器学习算法：随机森林

为实现这一点，我将把随机森林解构为最基本的组成部分，并解释每个计算级别中发生的事情。到最后，我们将对随机森林的工作原理以及如何更直观地使用它们有更深入的了解。...= df.sample(frac=.67, replace=True) df_sample2 = df.sample(frac=.67, replace=True) df_sample3 = df.sample...特征采样特征抽样意味着不仅对行进行抽样，对列也进行抽样。与行不同，随机森林的列是在没有替换的情况下进行采样的，这意味着我们不会有重复的列来训练 1 棵树。有很多方法可以对特征进行采样。...下面的代码片段使用 sqrt 技术对列进行采样，对行进行采样，训练 3 个决策树，并使用多数规则进行预测。...= df.sample(frac=.67, replace=True) df_sample2 = df.sample(frac=.67, replace=True) df_sample3 = df.sample

4595 0

对pandas 数据进行数据打乱并选取训练机与测试机集

描述在机器学习中，拿到一堆训练数据一般会需要将数据切分成训练集和测试集，或者切分成训练集、交叉验证集和测试集，为了避免切分之后的数据集在特征分布上出现偏倚，我们需要先将数据打乱，使数据随机排序，然后在进行切分...需要用的方法如下：注：df代表一个pd.DataFrame df = df.sample(frac=1.0): 按100%的比例抽样即达到打乱数据的效果 df = df.reset_index()：...打乱数据之后index也是乱的，如果你的index没有特征意义的话，直接重置就可以了，否则就在打乱之前把index加进新的一列，再生成无意义的index train = df.loc[0:a]: 进行切分操作...，切分比例看情况定 cv = df.loc[a+1:b]: test = df.loc[b+1:-1]:

1.7K3 0

如何使用机器学习在一个非常小的数据集上做出预测

Google colab 的坏处是没有撤消功能，因此需要注意不要覆盖或删除有价值的代码。创建 Jupyter Notebook 后，我导入了我需要的库。...下面的屏幕截图显示了我绘制出所有列后的df。我要注意的是，在我创建了这个程序之后，我回过头来对数据进行打乱，看看是否可以达到更高的精度，但在这种情况下，打乱没有效果。...如果有人想打乱数据，使用的代码是：- df = df.sample(frac = 1) ? 然后我分析了目标，可以看到 1 比 0 多，这表明有可能比非比赛日有更多的比赛天数：- ?...然后我创建了一个热图，它揭示了自变量对因变量的相互依赖性：- ? 然后我定义了目标，它是数据框的最后一列。然后我删除了数据的最后一列：- ? 然后我分配了依赖变量 y 和独立变量 X。...然后我使用 sklearn 的 GaussianNB 分类器来训练和测试模型，达到了 77.78% 的准确率：- ? 模型经过训练和拟合后，我在验证集上进行了测试，并达到了 60% 的准确率。

1.3K2 0

20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数，附带解释和例子

使用query函数的语法十分简单： df.query('value_1 < value_2') ? 2. Insert 当我们想要在 dataframe 里增加一列数据时，默认添加在最后。...当我们需要添加在任意位置，则可以使用 insert 函数。使用该函数只需要指定插入的位置、列名称、插入的对象数据。...sample1 = df.sample(n=3) sample1 ? 上述代码中，我们通过指定采样数量 n 来进行随机选取。此外，也可以通过指定采样比例 frac 来随机选取数据。...当 frac=0.5时，将随机返回一般的数据。 sample2 = df.sample(frac=0.5) sample2 ? 为了获得可重复的样品，我们可以指定random_state参数。...下述代码实现选择前三行前两列的数据(loc方式)： df.loc[:2,['group','year']] ? 注：当使用loc时，包括索引的上界，而使用iloc则不包括索引的上界。

5.7K3 0

对比Excel，学习pandas数据透视表

参数说明： data 相当于Excel中的"选中数据源"； index 相当于上述"数据透视表字段"中的行； columns 相当于上述"数据透视表字段"中的列； values 相当于上述"数据透视表字段...dropna 表示是否删除缺失值，如果为True时，则把一整行全作为缺失值删除； fill_value 表示将缺失值，用某个指定值填充。...pivot_table.xlsx") display(df.sample(5)) df.insert(1,"月份",df["销售日期"].apply(lambda x:x.month)) display...中的操作如下 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\pivot_table.xlsx") display(df.sample(5)) df.insert(1...") display(df.sample(5)) df.insert(1,"月份",df["销售日期"].apply(lambda x:x.month)) display(df.sample(5))

1.6K2 0

6个冷门但实用的pandas知识点

图1 2 6个实用的pandas小知识 2.1 Series与DataFrame的互转很多时候我们计算过程中产生的结果是Series格式的，而接下来的很多操作尤其是使用「链式」语法时，需要衔接着传入DataFrame...的记录行顺序有时候我们需要对数据框整体的行顺序进行打乱，譬如在训练机器学习模型时，打乱原始数据顺序后取前若干行作为训练集后若干行作为测试集，这在pandas中可以利用sample()方法快捷实现。...sample()方法的本质功能是从原始数据中抽样行记录，默认为不放回抽样，其参数frac用于控制抽样比例，我们将其设置为1则等价于打乱顺序： df = pd.DataFrame({ 'V1':...range(5), 'V2': range(5) }) df.sample(frac=1) 图4 2.3 利用类别型数据减少内存消耗当我们的数据框中某些列是由少数几种值大量重复形成时，会消耗大量的内存...) 图11 2.6 使用rank()计算排名时的五种策略在pandas中我们可以利用rank()方法计算某一列数据对应的排名信息，但在rank()中有参数method来控制具体的结果计算策略，有以下

8913 0

6个冷门但实用的pandas知识点

图1 2 6个实用的pandas小知识 2.1 Series与DataFrame的互转　　很多时候我们计算过程中产生的结果是Series格式的，而接下来的很多操作尤其是使用链式语法时，需要衔接着传入DataFrame...图3 2.2 随机打乱DataFrame的记录行顺序　　有时候我们需要对数据框整体的行顺序进行打乱，譬如在训练机器学习模型时，打乱原始数据顺序后取前若干行作为训练集后若干行作为测试集，这在pandas...sample()方法的本质功能是从原始数据中抽样行记录，默认为不放回抽样，其参数frac用于控制抽样比例，我们将其设置为1则等价于打乱顺序： df = pd.DataFrame({ 'V1':...range(5), 'V2': range(5) }) df.sample(frac=1) ?...图11 2.6 使用rank()计算排名时的五种策略　　在pandas中我们可以利用rank()方法计算某一列数据对应的排名信息，但在rank()中有参数method来控制具体的结果计算策略，有以下5

1.2K4 0

对比Excel，学习pandas数据透视表

参数说明： data 相当于Excel中的"选中数据源"； index 相当于上述"数据透视表字段"中的行； columns 相当于上述"数据透视表字段"中的列； values 相当于上述"数据透视表字段...dropna 表示是否删除缺失值，如果为True时，则把一整行全作为缺失值删除； fill_value 表示将缺失值，用某个指定值填充。...pivot_table.xlsx") display(df.sample(5)) df.insert(1,"月份",df["销售日期"].apply(lambda x:x.month)) display...中的操作如下 df = pd.read_excel(r"C:\Users\黄伟\Desktop\pivot_table.xlsx") display(df.sample(5)) df.insert(1...") display(df.sample(5)) df.insert(1,"月份",df["销售日期"].apply(lambda x:x.month)) display(df.sample(5))

1.7K1 0

Python 数据分析初阶

查看默认的后 10 行数据数据表清洗 df.fillna(value=0): 用数字 0 填充空值 df['pr'].fillna(df['pr'].mean()): 用列 pr 的平均值对 na....drop_duplicates(): 删除后出现的重复值 df['city'].drop_duplicates(keep='last'): 删除先出现的重复值 df['city'].replace...df1, how='outer') # 并集设置索引列 df.set_index('id') 按照特定列的值排序 df.sort_values(by=['age']) 按照索引列排序 df.sort_index...= 'beijing'), ['id', 'city', 'age']].sort(['id']) 筛选后的灵气按 city 列进行计数 df.loc[(df['city'] !...简单数据采样 df.sample(n=3) 手动设置采样权重 weights = [0, 0, 0, 0, 0, 0.5, 0.5] df.sample(n=2, weights=weights) 采样后不放回

1.3K2 0

Python随机抽取多个Excel的数据从而整合为一个新文件

其中，每一个Excel表格文件都有着如下图所示的数据格式；其中的第1行表示每一列的名称，第1列则表示时间。 ...我们希望实现的，就是从每一个Excel表格文件中，随机选取10行数据（第1行数据肯定不能被选进去，因为其为列名；第1列数据也不希望被选进去，因为这个是表示时间的数据，我们后期不需要），并将这一文件夹中全部的...然后，使用Pandas中的sample()函数随机抽取了该文件中的10行数据，并使用iloc[]函数删除了10行数据中的第1列（为了防止第1列表示时间的列被选中，因此需要删除）。...最后，使用Pandas中的concat()函数将抽样后的数据添加到结果DataFrame中。 ...运行上述代码，我们即可获得数据合并后的文件，且第1列数据也已经被剔除了。至此，大功告成。

2421 0

用 Pandas 进行数据处理系列二

[‘b’].unique()查看某一列的唯一值df.values查看数据表的值df.columns查看列名df.head()查看默认的前 10 行数据df.tail()查看默认的后 10 行数据数据表清洗...df.rename(columns={‘category’: ‘category-size’})更改列名df[‘city’].drop_duplicates()删除后出现的重复值df[‘city’].drop_duplicates...(keep=‘last’)删除先出现的重复值df[‘city’].replace(‘sh’, ‘shanghai’)数据替换数据预处理数据表合并 df_inner = pd.merge(df, df1...简单数据采样 df.sample(n=3) 手动设置采样权重 weights = [0, 0, 0, 0, 0, 0.5, 0.5] df.sample(n=2, weights=weights) 采样后不放回...(ss) pandas 默认会将分组后将所有分组列放在索引中，但是可以使用 as_index=False 来避免这样。

8.2K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭