#pandas入门5.2.2-轴向上删除条目

最新推荐文章于 2021-12-02 17:52:39 发布
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本文介绍了如何使用Python中pandas库的drop方法来删除Series或DataFrame中的数据。通过设置inplace参数为True，可以直接在原对象上进行修改，避免了额外的内存消耗。

drop方法能做到删除Series或DataFrame中的数据
例如：

obj.drop('c', inplace=True)  #此处的inplace=True表示直接操作在原对象上
pandas 入门(基本功能—轴向上删除条目)
weixin_38477351的博客
07-10 269
pandas 基本功能—轴向上删除条目 1、在轴向上删除一个或更多的条目 2、在 DataFrame中，索引值可以从轴向上删除 调用drop时使用标签序列根据行标签删除值（轴0）： 传递 axis=1或axis="colums"从列中删除值： 3、很多函数，例如drop，会修改 Series或 DataFrame的尺寸形状，这些方法直接操作原对...
Pandas详解九之Drop丢弃指定轴的项
yungeisme的博客
03-17 1788
约定： import pandas as pd import numpy as np Drop丢弃指定轴上的项 丢弃某轴上项，只要有一个索引表或者列表即可。 丢弃Series上的项： se1=pd.Series(range(10,15)) se1.drop([2,3]) 代码结果： 0 10 1 11 4 14 dtype: int3...
二、Pandas-5.轴向上删除条目
qq_43818400的博客
12-02 197
""" drop：在轴向上删除一个或更多的条目，返回一个含有指示值或轴向上删除值的新对象 """ import numpy as np import pandas as pd obj = pd.Series(np.arange(5), index=["Zero", "One", "Two", "Three", "Four"]) print(obj) """ Zero 0 One 1 Two 2 Three 3 Four 4 dtype: int32 "".
pandas基本操作（二）
胖虎卖汤圆的博客
01-24 384
二、基本功能 1. 重建索引 reindex是pandas对象的重要方法，该方法用于创建一个符合新索引的新对象： import numpy as np import pandas as pd obj = pd.Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6], index=['d', 'b', 'a', 'c']) obj d 4.5 b 7.2 a -5.3 c ...
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Python pandas包
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# 官方离线 whl 包 # 离线安装 whl 指令，/data/pkg/whls 为本地 whl 文件路径 pip install --no-index --find-links=/data/pkg/whls *.whl
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Python数据分析：活用Pandas库-数据集 pandas-for-everyone-master
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Python数据分析：活用Pandas库-数据集pandas_for_everyone-master 本资源为官网提供的数据集，非电子书 ├─data ├─misc │ └─giveaway │ └─scipy18 ├─notebooks └─training Python数据分析入门书，...
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Python社区提供了大量的第三方库，如NumPy、Pandas和Requests，极大地丰富了Python的应用领域，从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了...
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pandas-1.3.5-cp37-cp37m-win_amd64.whl（需解压）
07-15
pandas-1.3.5，适用于windows以及python3.7 在安装PyTorch的过程中，经常因为网络或其他原因导致pandas等安装包安装过程中失败，在网络中下载了正确的版本，做个记录。 到环境中使用pip install pandas-1.3.5-cp37-...
pandas.DataFrame.drop_duplicates后面inplace=True与inplace=False的区别
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10-11 1万+
drop_duplicates(inplace=True)是直接对原dataFrame进行操作。 如: t.drop_duplicates(inplace=True) 则，对t中重复将被去除。   drop_duplicates(inplace=False)将不改变原来的dataFrame，而将结果生成在一个新的dataFrame中。 如： s = t.drop_dup...
Pandas 数据框增、删、改、查、去重、抽样基本操作
Claroja
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import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': ['a', 'b', 'c'],'c': ["A","B","C"]}) print(df) a b c 0 1 a A 1 2 b B 2 3 c C选择某一行print(df.loc[1,:]) a 2 b b c B Name:
2.2 pandas 基本功能
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2.2 基本功能 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame 2.2.1 重新索引 obj = pd.Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6], index = ['d','b','a','c']) obj d 4.5 b 7.2 a -5.3 c 3.6 dtype: float64 reindex 根据索引重新排序 有缺失值补NaN obj2 =
Pandas学习（2、pandas基本功能）
Cyber的博客
04-16 360
一、重建索引 import pandas as pd import numpy as np #2.1重建索引 '''Series调用reindex方法时，会将数据按照新的索引进行排列，如果某个索引值之前并不存在，则会引入缺失值''' obj = pd.Series([4.5, 7.2, -5.3, 3.6], index=['d', 'b', 'a', 'c']) obj2 = obj.rein...
pandas删除（drop）方法
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删除指定轴上的项 即删除 Series 的元素或 DataFrame 的某一行（列）的意思，通过对象的 .drop(labels, axis=0) 方法： 删除Series的一个元素: 1234567 In[11]: ser = Series([4.5,7.2,-5.3,3.6], index=['d','b','a','c'])In[13]: ser.dr
Python drop方法删除列之inplace参数
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09-22 9584
drop方法有一个可选参数inplace，表明可对原数组作出修改并返回一个新数组。不管参数默认为False还是设置为True，原数组的内存值是不会改变的，区别在于原数组的内容是否直接被修改。默认为False,表明原数组内容并不改变，如果我们需要得到改变后的内容，需要将新结果赋给一个新的数组，即data = data.drop(['test','test2'],1)。如果将inplace值设定为Tr...
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！！return——执行了return语句，后面的语句将不会执行！！
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pandas-charm-0.3.0.tar.gz：Python库的安装与使用
资源摘要信息: "Python库 | pandas-charm-0.3.0.tar.gz" 该资源文件名为“pandas-charm-0.3.0.tar.gz”，是一个用于Python编程语言的库文件。本节将详细介绍与这个资源文件相关的知识点，包括Python语言概述、...
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