Com puc deixar pandas DataFrame?
Com puc deixar pandas DataFrame?

Vídeo: Com puc deixar pandas DataFrame?

Vídeo: Com puc deixar pandas DataFrame?
Vídeo: Python Pandas Tutorial (Part 6): Add/Remove Rows and Columns From DataFrames 2024, Desembre
Anonim

Per esborrar files i columnes de Marcs de dades , Pandes utilitza el " tirar ” funció. Per esborrar una columna, o diverses columnes, utilitzeu el nom de les columnes i especifiqueu l'"eix" com a 1. Alternativament, com a l'exemple següent, el paràmetre "columnes" s'ha afegit a Pandes que elimina la necessitat d'un "eix".

Simplement, com puc deixar anar una fila en un Pandas DataFrame?

Suprimeix un Múltiple Files per posició de l'índex a DataFrame Com df. tirar () La funció només accepta una llista de noms d'etiquetes d'índex, per tant esborrar el files per posició hem de crear una llista de noms d'índex a partir de posicions i després passar-la tirar (). Com que el valor predeterminat d'inPlace és fals, el contingut de dfObj no es modificarà.

També es pot preguntar, com es deixa anar una columna a Python? Les files o columnes es poden eliminar mitjançant l'etiqueta d'índex o el nom de la columna mitjançant aquest mètode.

  1. Sintaxi: DataFrame.drop (etiquetes = Cap, eix = 0, índex = Cap, columnes = Cap, nivell = Cap, inplace = Fals, errors = 'augment')
  2. Paràmetres:
  3. Tipus de retorn: Dataframe amb valors perduts.

També la pregunta és, què és DF drop?

pandes . DataFrame . tirar . Tirar etiquetes especificades de files o columnes. Elimineu files o columnes especificant noms d'etiquetes i eixos corresponents, o especificant directament noms d'índex o columnes. Quan s'utilitza un multiíndex, etiquetes a diferents nivells llauna s'eliminarà especificant el nivell.

Com fusiono dos DataFrames a pandas?

A uneix-te aquests Marcs de dades , pandes proporciona múltiples funcions com concat(), fusionar (), uneix-te (), etc. En aquesta secció, practicaràs l'ús fusionar () funció de pandes . Podeu notar que el Marcs de dades ara estan fusionats en un sol DataFrame basat en els valors comuns presents a la columna id de tots dos Marcs de dades.

Recomanat: