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python数据框删除列(python列表删除指定字符)

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python pandas-->删除DataFrame某行或某列

drop()删除行列的操作,drop函数的axis参数0和1分别代表列和行。

直接采用drop函数即可,设置参数axis=0. 参数axis为0表示在0轴(列)上搜索名字为C的对象,然后删除对象C对应的行。

用drop函数设置参数axis=1. 参数axis为1表示在1轴(行)上搜索名字为col2的对象,然后删除对象col2对应的列。

如何用python删除csv文件中的某一列

1、首先电脑中打开csv文件,查看数据,如下图所示。

2、接着在打开的python软件中,读取csv的代码,查看返回类型,如下图所示。

3、接着读取数据代码并输出,如下图所示。

4、然后输入csv文件代码,如下图所示。

5、最后查看写好的csv文件,如下图所示就完成了。

python--pandas删除

drop 方法是pandas中删除行或列的方法。

根据 索引名 删除目标行。

当需要根据索引位置删除时,可以使用 index 属性来组合完成。

根据 列名 删除目标列,同时需要设置 axis=1 或者 columns 。

当需要根据列位置删除时,可以使用 columns 属性来组合完成。

删除列也可以用关键字 del 实现,每次只能删除一列,且删除列后,原数据发生改变。

同时删除行和列,需要为行使用 index 参数,为列使用 columns 参数。

当数据框有多重索引时,删除行时,需要设置 level 参数。

多重索引数据框同时删除行和列时,只能删除第一层索引和列。

dropna 为删除缺失值的方法。

默认会删除包含缺失值的所有行。

可设置 how , thresh , subset 参数控制删除的行为。

设置参数 axis=1 或者 axis=columns 删除缺失列。

同样,可以设置 how , thresh , subset 参数来控制删除缺失列的行为。

删除重复值用 drop_duplicates 方法实现。

设置 subset 参数,根据列删除重复行。

设置 ignore_index=True 可以对删除重复行后的数据索引重排序。