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通过pandas删除列： 1.del df[‘columns’] 改变原始数据 2.df.drop(‘columns’,axis=1) 删除不改表原始数据，可以通过重新赋值的方式赋值该数据，axis默认为0，用此函数可以删除行 3.df.drop(‘columns’,axis=1,inplace=‘True’) 改变原始数据 ...

1、利用loc，iloc提取行数据 import numpy as np import pandas as pd #创建一个Dataframe data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('ABCD')) In[1]: data Out[1]: A B C D a 0 1 2 3 b 4 5 6 7 c 8 9 10 11 d

有时候我们只需要数据集中的一部分，并不需要全部的数据。这个时候我们就要对数据集进行随机的抽样。随机抽样，是指随机从数据中，按照一定的行数或者比例抽取数据。 import numpy as np import pandas as pd test_dict = {'id':[1,2,3,4,5,6], 'name':['Alice','Bob','Kaka','Raul','Fabregas','Grace'] } test_df = pd.DataFrame(test_dict)

<generator object Tokenizer.cut at 0x0000023C109D8430> import jieba txt_1 = "我说话真的不结巴啊，你信不信？" res = jieba.lcut(txt_1)#精确模式，返回一个列表类型，其中参数txt是表示文本的名字。吐字清晰版。 print("---吐字清晰版---") print(res) res_1 = jieba._lcut_for_search(txt_1)#搜索引擎模式，返回一个列表类型，其中参数txt是表