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pandas dataframe删除一行或一:drop函数

pandas dataframe删除一行或一:drop函数 【知识点】 用法: DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None, inplace...参数说明: labels 就是要删除的行列的名字,用列表给定 axis 默认为0,指删除行,因此删除columns时要指定axis=1; index 直接指定要删除的行 columns 直接指定要删除的...inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe; inplace=True,则会直接在原数据上进行删除操作,删除后无法返回。...因此,删除行列有两种方式: 1)labels=None,axis=0的组合 2)index或columns直接指定要删除的行或 【实例】 # -*- coding: UTF-8 -*- import...pandas as pd df=pd.read_excel('data_1.xlsx') print(df) df=df.drop(['学号','语文'],axis=1) print(df) df=df.drop

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30 个小例子帮你快速掌握Pandas

通过将isna与sum函数一起使用,我们可以看到每中缺失值的数量。 df.isna().sum() ? 6.使用loc和iloc添加缺失值 我正在做这个例子来练习loc和iloc。...我们还可以为或行具有的非缺失值的数量设置阈值。例如,thresh = 5表示一行必须具有至少5个不可丢失的非丢失值。缺失值小于或等于4的行将被删除。 DataFrame现在没有任何缺失值。...df.isna().sum().sum() --- 0 9.根据条件选择行 在某些情况下,我们需要适合某些条件的观察值(即行)。例如,下面的代码将选择居住在法国并且已经流失的客户。...查询函数提供了一种更灵活的条件传递方式。...低基数意味着与行数相比,一具有很少的唯一值。例如,Geography具有3个唯一值和10000行。 我们可以通过将其数据类型更改为category来节省内存。

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pandas.DataFrame()入门

在创建​​DataFrame​​对象之后,您可以使用各种方法和函数对数据进行操作、查询和分析。...数据过滤和选择:使用条件语句和逻辑操作符可以对​​DataFrame​​中的数据进行过滤和选择。数据排序:使用​​sort_values()​​方法可以对​​DataFrame​​进行按排序。...数据统计和聚合:使用各种统计和聚合函数可以对数据进行分析和汇总。 这只是一小部分可用的操作,pandas提供了丰富的功能和方法来处理和分析数据。...我们了解了如何创建一个简单的​​DataFrame​​对象,以及一些常用的​​DataFrame​​操作。 pandas是一个功能强大且灵活的库,提供了各种工具和函数来处理和分析数据。...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中,并且能够利用多核进行并行计算。

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Python中Pandas库的相关操作

DataFrame可以从各种数据源中创建,如CSV文件、Excel文件、数据库等。 3.Index(索引):索引是Pandas中用于标识和访问数据的标签。它可以是整数、字符串或其他数据类型。...可以使用标签、位置、条件等方法来选择特定的行和。 5.缺失数据处理:Pandas具有处理缺失数据的功能,可以检测、删除或替换数据中的缺失值。...6.数据聚合和分组:Pandas可以通过分组和聚合操作对数据进行统计和汇总。它支持常见的统计函数,如求和、均值、最大值、最小值等。...7.数据排序和排名:Pandas提供了对数据进行排序和排名的功能,可以按照指定的条件对数据进行排序,并为每个元素分配排名。....sum() # 对进行平均值计算 df['Age'].mean() # 对进行分组计算 df.groupby('Name')['Age'].mean() 数据的合并和连接 # 按照进行合并

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Python数据分析库Pandas

例如,选取DataFrame中“A”大于0且“B”小于0的行数据: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn...例如,根据某一的值来计算另一的均值或总和。Pandas提供了多种聚合和分组的函数,如下所示。...2.1 groupby() groupby()函数可以根据某一或多将数据分组,例如: df.groupby('A').sum() 2.2 聚合函数 Pandas提供了丰富的聚合函数,包括求和、均值、...例如,对分组后的数据求和: df.groupby('A').sum() 可以对不同的使用不同的聚合函数: df.groupby('A').agg({'B':'sum', 'C':'mean'}) 2.3...='C', aggfunc=np.sum) 时间序列数据处理 Pandas对时间序列数据的处理非常方便,并且提供了各种统计和聚合函数

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Python pandas对excel的操作实现示例

本篇介绍 pandasDataFrame (Column) 的处理方法。示例数据请通过明哥的gitee进行下载。...增加计算 pandasDataFrame,每一行或每一都是一个序列 (Series)。比如: import pandas as pd df1 = pd.read_excel('....也可以将 sum_row 转换成 DataFrame, 以的方式查看。DataFrame 的 T 方法实现行列互换。...首先通过 reindex() 函数将 df_sum 变成与 df 具有相同的,然后再通过 append() 方法,将合计行放在数据的后面: # 转置变成 DataFrame df_sum = pd.DataFrame...'Feb','Mar','Total'], aggfunc= np.sum) 总结 Pandas可以对Excel进行基础的读写操作 Pandas可以实现对Excel各表各行各的增删改查 Pandas可以进行表中行筛选等

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利用NumPy和Pandas进行机器学习数据处理与分析

,可以对数组进行各种数值计算。...使它们能够进行元素级别的运算a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])b = np.array([1, 2, 3])print(a + b) # 广播运算运行结果如下聚合操作Numpy提供了各种聚合函数...Series的数据类型由pandas自动推断得出。什么是DataFrameDataFramepandas中的二维表格数据结构,类似于Excel中的工作表或数据库中的表。...它由行和组成,每可以有不同的数据类型。DataFramepandas中最常用的数据结构,我们可以使用它来处理和分析结构化数据。...字典的键表示列名,对应的值是列表类型,表示该的数据。我们可以看到DataFrame具有清晰的表格结构,并且每个都有相应的标签,方便阅读访问和筛选数据我们可以使用索引、标签或条件来访问和筛选数据。

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初学者的10种Python技巧

对于单行-if,我们从测试条件为真时要输出的值开始。 此代码将单行(如果具有列表理解)组合以输出1(其中植物是兰花),否则输出0。...#8 —将lambda应用于DataFrame pandas DataFrame是一种可以保存表格数据的结构,例如Excel for Python。...其中第一DataFrame索引,第二是代表单行if输出的系列。 lambda 代表“匿名函数”。...函数sunny_shelf接受两个参数作为其输入-用于检查“full sun”的和用于检查“ bach”的函数输出这两个条件是否都成立。...在第4行,我们 将此函数.apply()应用于DataFrame并指定应将哪些列作为参数传递。 axis=1 告诉pandas它应该跨评估函数(与之相对 axis=0,后者跨行评估)。

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Python数据分析常用模块的介绍与使用

arange生成数组 numpy.arange()函数用于生成一个具有指定范围和步长的数组。...第一是数据的索引,第二是数据 示例 当Series数组元素为数值时,可以使用Series对象的describe方法对Series数组的数值进行分析 DataFrame Pandas是一种开源的Python...DataFrame由多个Series组成,DataFrame可以类比为二维数组或者矩阵,但与之不同的是,DataFrame必须同时具有行索引和索引,每可以是不同的数据类型(整数、浮点数、字符串等)。...() 对索引进行排序,默认升序 groupby() 对符合条件的数据进行分组统计 sum() 计算的和 除了这些基本操作之外,Pandas还提供了丰富的功能,如数据过滤、合并、重塑、透视表、数据清洗和处理等...它具有各种分类,回归和聚类算法,包括支持向量机,随机森林,梯度提升,k均值和DBSCAN,并且旨在与Python数值科学库NumPy和SciPy联合使用。

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加速数据分析,这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

这使得 Numpy 能够实现自身与各种数据库的无缝、快速集成。 ? 接下来一一解析 6 种 Numpy 函数。...Pandas 数据统计包的 6 种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包,它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构,旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型的表格数据,如 SQL 表或 Excel 表; 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据; 带有行/标签的任意矩阵数据(同构类型或者是异构类型...Isin () 有助于选择特定具有特定(或多个)值的行。...这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的,亦或者设置为排除具有特定数据类型的

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NumPy、Pandas中若干高效函数

这使得 Numpy 能够实现自身与各种数据库的无缝、快速集成。 接下来一一解析 6 种 Numpy 函数。...Pandas数据统计包的6种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包,它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构,旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型的表格数据,如SQL表或Excel表; 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据; 带有行/标签的任意矩阵数据(同构类型或者是异构类型); 其他任意形式的统计数据集...Isin()有助于选择特定具有特定(或多个)值的行。...这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的,亦或者设置为排除具有特定数据类型的

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Pandas数据处理与分析教程:从基础到实战

Alice 25 USA 1 Bob 30 Canada 2 Charlie 35 UK 数据读取和写入 Pandas可以从各种数据源中读取数据,包括CSV文件...Name']) # 选择多 print(df[['Name', 'Age']]) # 选择行 print(df.loc[0]) # 选择多行 print(df.loc[[0, 2]]) # 利用条件选择...在Pandas中,可以使用pivot_table函数来创建数据透视表,通过指定行、和聚合函数来对数据进行分组和聚合。...文件读写 Pandas提供了各种方法来读取和写入不同格式的文件,如CSV、Excel和SQL等。 读取和写入CSV文件 要读取CSV文件,可以使用read_csv函数,并提供文件路径作为参数。...() print(monthly_sales_profit) 使用pd.to_datetime函数将日期字符串转换为日期对象,并将其赋值给新OrderDate。

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加速数据分析,这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护

这使得 Numpy 能够实现自身与各种数据库的无缝、快速集成。 ? 接下来一一解析 6 种 Numpy 函数。...Pandas 数据统计包的 6 种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包,它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构,旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型的表格数据,如 SQL 表或 Excel 表; 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据; 带有行/标签的任意矩阵数据(同构类型或者是异构类型...Isin () 有助于选择特定具有特定(或多个)值的行。...这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的,亦或者设置为排除具有特定数据类型的

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Python面试十问2

五、pandas中的索引操作 pandas⽀持四种类型的多轴索引,它们是: Dataframe.[ ] 此函数称为索引运算符 Dataframe.loc[ ] : 此函数⽤于标签 Dataframe.iloc...Pandas提供了一系列内置函数,如sum()、mean()、max()、min()等,用于对数据进行聚合计算。此外,还可以使用apply()方法将自定义函数应用于DataFrame或Series。...九、分组(Grouping)聚合 “group by” 指的是涵盖下列⼀项或多项步骤的处理流程: 分割:按条件把数据分割成多组; 应⽤:为每组单独应⽤函数; 组合:将处理结果组合成⼀个数据结构。...先分组,再⽤ sum()函数计算每组的汇总数据  多分组后,⽣成多层索引,也可以应⽤ sum 函数 分组后可以使用如sum()、mean()、min()、max()等聚合函数来计算每个组的统计值。...如果想要对每个分组应用多个函数,可以使用agg()方法,并传入一个包含多个函数名的列表,例如group_1.agg(['sum', 'mean'])。

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12 种高效 Numpy 和 Pandas 函数为你加速分析

这使得 Numpy 能够实现自身与各种数据库的无缝、快速集成。 接下来一一解析 6 种 Numpy 函数。...Pandas 数据统计包的 6 种高效函数 Pandas 也是一个 Python 包,它提供了快速、灵活以及具有显著表达能力的数据结构,旨在使处理结构化 (表格化、多维、异构) 和时间序列数据变得既简单又直观...Pandas 适用于以下各类数据: 具有异构类型的表格数据,如 SQL 表或 Excel 表; 有序和无序 (不一定是固定频率) 的时间序列数据; 带有行/标签的任意矩阵数据(同构类型或者是异构类型...Isin () 有助于选择特定具有特定(或多个)值的行。...这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的,亦或者设置为排除具有特定数据类型的

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