Pandas.DataFrame删除指定行和列（drop）

最新推荐文章于 2025-10-07 17:22:29 发布
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本文详细介绍了如何使用Python的pandas库进行数据预处理，结合matplotlib和seaborn库实现复杂的数据可视化，包括折线图、柱状图、散点图等，帮助读者更好地理解和展示数据。
pandas—pandas.DataFrame.query与pandas.DataFrame.reset_index
柳杰的博客
01-17 702
文章目录1.pandas.DataFrame.query官方案例2.pandas.DataFrame.reset_index官方案例将reset_index与MultiIndex一起使用 1.pandas.DataFrame.query 官网 DataFrame.query(expr, inplace=False, **kwargs) 描述 使用布尔表达式查询DataFrame的列 参数 expr : str 要计算的查询字符串 inplace : bool 查询是应该修改数据还是返回修改后的副
结合pandas.DataFrame.any与pandas.DataFrame.drop删除DataFrame中非真的行或者列
Lockey23的博客
07-26 1937
首先把官网的用法过一遍 1、DataFrame.any(axis=0, bool_only=None, skipna=True, level=None, **kwargs) Return whether any element is True over requested axis. 只要选中的维度中有一个真值则返回真 >>> df = pd.DataFrame({"A"...
pandas删除含有特定数值的行或列
06-20
使用pandas处理数据时，如何实现删除/选取某列含有特殊数值的行或者某行含有特殊数值的列，以及如何去除含有空值的行或列
Python实用技巧：Pandas--DataFrame--筛选和删除含特定值的行与列
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
02-24 1万+
🔥【Python Pandas实战】🔥 筛选与删除DataFrame中的特定值行与列！ 🔍 使用布尔索引，你可以迅速定位到符合条件的行。同时，🗑️ drop 方法则能帮助你轻松删除这些行。不仅如此，我们还将展示如何筛选和删除特定值的列，让你的数据处理更加灵活。 🚀最后，通过实战演练，你将学会如何在实际数据集中应用这些技巧。 #Pandas #DataFrame #筛选特定值 #删除特定值 #布尔索引 #drop方法 #实战演练 #数据处理
Pandas 中的 drop() 函数详解
最新发布
经天纬地，格物致理
10-07 1471
drop()是 Pandas DataFrame 和 Series 的通用函数，用于按标签（Label）或索引（Index）删除数据。axis=0,任务常用写法删除单行df.drop(1)删除多行删除单列或删除多列忽略不存在标签原地修改drop()是 Pandas 数据清洗中最常用、最灵活的删除函数，操作并不复杂，记住常用参数即可。
pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例
09-19
今天小编就为大家分享一篇pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Pandas: Drop函数（Dataframe删除指定行列）
热门推荐
W_weiying的博客
11-29 12万+
isin函数  （请点击链接：isin函数提取和删除Dataframe指定行列） 更多原创PYTHON数据分析博文，请关注博文专栏（超链接：PYTHON数据分析）   本文介绍主要结介绍用Drop函数删除Dataframe指定行列： drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None,              level=None, in...
pandas删除行删除列，增加行增加列
dirac1993的专栏
08-04 2504
创建df： >>> df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), columns=list('ABCD'), index=list('1234')) >>> df A B C D 1 0 1 2 3 2 4 5 6 7 3 ...
pandas.DataFrame 基本技巧
12-20
`.T`属性则是用来转置DataFrame，即交换行和列，使行变为列，列变为行。 接下来是删除操作。使用`del`关键字可以直接删除DataFrame中的列，如`del df["a"]`会删除名为"a"的列。而`drop()`函数则更加灵活，可以删除...
pandas.DataFrame.drop_duplicates 用法介绍
09-16
`pandas.DataFrame.drop_duplicates` 是一个非常实用的功能，用于处理数据框 (`DataFrame`) 中的重复行。这个函数在数据预处理阶段尤其重要，因为它可以帮助确保分析的数据是唯一的，避免因重复记录导致的错误统计。...
Python——Pandas——删除行或者列：drop函数
duanyunqi0521的博客
10-14 2万+
1、用法：DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 2、参数说明： labels：要删除的行/列的名字，用列表给出 axis：默认为0，即删除行，删除列时指定为1 index：直接指定要删除的行 columns：直接指定要删除的列 inplace：默认为False，即删除操作...
pandas删除指定行详解
09-19
主要介绍了pandas删除指定行的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
python删除列表元素_删除python中某个元素的3种方法
weixin_39583029的博客
11-17 569
python中关于删除list中的某个元素，一般有三种方法:remove、pop、del1.remove: 删除单个元素，删除首个符合条件的元素，按值删除举例说明:2.pop: 删除单个或多个元素，按位删除(根据索引删除)3.del：它是根据索引(元素所在位置)来删除举例说明:除此之外，del还可以删除指定范围内的值。del 也可以删除整个数据对象(列表、集合等)注意：del是删除引用(变量)而不...
DataFrame删除特定列
Elaine_jm的博客
08-04 1万+
DataFrame的drop使用
Python : 如何删除dataframe中的列
Ric027的博客
09-21 2463
在这里插入代码片@TOC Python : 如何删除dataframe中的列 df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[2,3,4]}) 第一种： df = df.drop('a',1) #这里的1表示列，直接去掉第一列 第二种： df['c'] = [5,6,7] #先添加一列上去，再来继续操作哈～ del df['b'] #这样就删除了b列了～ 第三种： df['d'] = [7,8,9] #添加一列上去 df.drop('c',axis = 1, inplace = Tr
【pandas】drop()函数详解
wzk4869的博客
09-18 1万+
【pandas】drop()函数详解
pandas.DataFrame选取/排除特定行
戴翔的技术博客
02-08 3万+
pandas.DataFrame选取特定行 使用Python进行数据分析时，经常要使用到的一个数据结构就是pandas的DataFrame，如果我们想要像Excel的筛选那样，只要其中的一行或某几行，可以使用isin()方法，将需要的行的值以列表方式传入，还可以传入字典，指定列进行筛选。 >>> df = pd.DataFrame([['GD', 'GX', 'FJ'],...
pandas删除行列数据的drop方法。
weixin_43668299的博客
07-25 6184
方法一： 直接del DF[‘column-name’] 方法二： 用法：DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 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 co...
【Pandas】pandas DataFrame drop
weixin_39648905的博客
05-29 589
`pandas.DataFrame.drop()` 是一个用于从 `DataFrame` 中删除指定行或列的方法。可以根据标签（label）删除整行或整列，常用于数据清洗和预处理。
pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列
03-23
您可以使用pandas.DataFrame中的drop()方法来删除含有特定数值的行或列，使用loc[]方法来选取含有特定数值的行或列。例如，要删除含有数值为0的行，可以使用以下代码： df.drop(df[df==0].index, axis=0) 要选取...
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