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Python pandas怎么刪除指定行/列數(shù)據(jù),相信很多沒有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無策,為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法,通過這篇文章希望你能解決這個(gè)問題。
import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame({"record":[np.nan,"亞健康|潘光|45歲","疾病|張思",np.nan],"date":[np.nan,20210102,20210103,20210104]},index=["one","two","three","four"])
df.dropna()#默認(rèn)axis=0
df.dropna(axis=1)
df.dropna(axis=0,how="all")
df.dropna(subset=["record"],axis=0)
以上如果需要在原數(shù)據(jù)上直接做更改,需設(shè)置參數(shù)inplace=True
df=pd.DataFrame({'state':[1,1,2,2,1,2,2],'pop':['a','b','c','d','b','c','d']})
語法:drop_duplicates(subset,keep,inplace),其中參數(shù) keep:{‘first’,‘last’,F(xiàn)alse},默認(rèn)’first’
first:保留第一次出現(xiàn)的重復(fù)項(xiàng),刪除第二次及之后出現(xiàn)的重復(fù)項(xiàng)。
last:保留最后一次出現(xiàn)的重復(fù)項(xiàng),刪除之前出現(xiàn)的重復(fù)項(xiàng)。
"false":刪除所有重復(fù)項(xiàng)。
df.drop_duplicates(keep="first")
df.drop_duplicates(keep="last")
df.drop_duplicates(keep=False)
df.drop_duplicates(subset=["state"],keep="first")
以上如果需要在原數(shù)據(jù)上直接做更改,需設(shè)置參數(shù)inplace=True
df=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),columns=["one","two","three","four"])
df.drop(["one"],axis=1)
另外,也可通過del df["one"]
來實(shí)現(xiàn)刪除指定列,但該方法不推薦,因?yàn)檫@默認(rèn)直接在源數(shù)據(jù)上做更改。
df.drop([0],axis=0)
以上如果需要在原數(shù)據(jù)上直接做更改,需設(shè)置參數(shù)inplace=True
看完上述內(nèi)容,你們掌握Python pandas怎么刪除指定行/列數(shù)據(jù)的方法了嗎?如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,感謝各位的閱讀!
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