Paano ko i-drop ang mga pandas DataFrame?
Paano ko i-drop ang mga pandas DataFrame?

Video: Paano ko i-drop ang mga pandas DataFrame?

Video: Paano ko i-drop ang mga pandas DataFrame?
Video: Python! Writing pandas DataFrames to Multiple Tabs in a Spreadsheet 2024, Disyembre
Anonim

Burahin mga row at column mula sa DataFrames , Mga Panda gumagamit ng drop ” function. Burahin isang column, o maramihang column, gamitin ang pangalan ng (mga) column, at tukuyin ang “axis” bilang 1. Bilang kahalili, tulad ng sa halimbawa sa ibaba, ang parameter na 'columns' ay naidagdag sa Mga Panda na pinuputol ang pangangailangan para sa 'axis'.

Kaya lang, paano ako mag-drop ng isang row sa isang Pandas DataFrame?

Tanggalin isang Maramihan Mga hilera ayon sa Posisyon ng Index sa Balangkas ng mga datos Bilang df. drop () function ay tumatanggap lamang ng listahan ng mga pangalan ng label ng index lamang, kaya sa tanggalin ang mga hilera ayon sa posisyon kailangan naming lumikha ng isang listahan ng mga pangalan ng index mula sa mga posisyon at pagkatapos ay ipasa ito sa drop (). Dahil false ang default na value ng inPlace, kaya hindi mababago ang mga content ng dfObj.

Maaari ring magtanong, paano mo ibinabagsak ang isang haligi sa Python? Maaaring alisin ang mga row o column gamit ang index label o pangalan ng column gamit ang paraang ito.

  1. Syntax: DataFrame.drop(labels=Wala, axis=0, index=Wala, columns=Wala, level=Wala, inplace=False, errors='taasan')
  2. Mga Parameter:
  3. Uri ng pagbabalik: Dataframe na may mga bumabang halaga.

Tanong din, ano ang DF drop?

mga panda . Balangkas ng mga datos . drop . Ihulog tinukoy na mga label mula sa mga row o column. Alisin ang mga row o column sa pamamagitan ng pagtukoy ng mga pangalan ng label at kaukulang axis, o sa pamamagitan ng direktang pagtukoy sa mga pangalan ng index o column. Kapag gumagamit ng multi-index, mga label sa iba't ibang antas pwede aalisin sa pamamagitan ng pagtukoy sa antas.

Paano ko pagsasamahin ang dalawang DataFrame sa mga pandas?

Upang sumali ang mga ito DataFrames , mga panda nagbibigay maramihan mga function tulad ng concat(), pagsamahin (), sumali (), atbp. Sa seksyong ito, magsasanay ka sa paggamit pagsamahin () ang gamit ng mga panda . Mapapansin mo na ang DataFrames ngayon ay pinagsama sa isang solong Balangkas ng mga datos batay sa mga karaniwang halaga na nasa column ng id ng parehong DataFrames.

Inirerekumendang: