pandas删除列,pandas查看数据基本信息

pandas删除列,pandas查看数据基本信息

columns 直接指定要删除的列inplace=False,默认该删除操作不改变原数据，而是返回一个执行删除操作后的新dataframe; inplace=True,则会直接在原数据上进行删除操作，删除后无删除DataFrame 中的列时，我使用： del df['column_name'] 这很有效。为什么我不能使用以下？ del df.column_name 由于您可以使用df.column_name访问列/ Series,我希望这可以

1、drop()函数语法：DataFrame.drop(labels,axis=0,level=None,inplace=False,errors=’raise’实例1:删除d列df1 = df.drop(labels='d', axis=1) print('删除d列前：n', df) print('删除d列后df2=df2.drop(cols,axis=1)#利用drop方法将含有特定数值的列删除print(df2) 运行结果：3.删除含有空值的行或列实现思路：利用pandas.DateFrame.fillna对空值赋予特定值，再利用上文介绍的方法找到

1、删除具体列2、删除具体行3、删除包含某些数值的行或者列4、删除包含某些字符、文字的行或者列本文就针对这四种情况探讨一下如何操作。数据准备模拟了一份股票交割的方法1:使用drop()方法从数据框架中删除列例子1:删除特定的单列。 Import pandas packageimportpandasaspd# create a dictionary with five fields eachdata={'A':['A1','A

(-__-)b 。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3.df.drop('columns',axis=1,# 删除连续的多行# 删除最后5行df.drop(df.index[-5:]).tail() 输出：1 2 # 删除列df.drop('to_delete', axis=1).head() 输出：当然，这些操作并没有真的删