删除pandas,pandas删除默认索引

删除pandas,pandas删除默认索引

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,我希望这可以一：按标签来删除列df.drop(['B','C'],axis=1,inplace=True) A D 003 147 2811 二：按序号来删除列x = [1,2] #删除多列需给定列表，否则参数过多df.drop(df.co

importpandas as pd data=pd.read_excel(r'销售数据.xlsx') print(data) # 使用del, 一次只能删除一列，不能一次删除多列# 只能使用del df['备注'], 不能使用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

删除Pandas中没有列名称的列你可以试试pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=0)# Orpd.read_excel('tmp.xlsx', usecols=lambda x: 'Unnamed' not in x)# Orpd.read_excel('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

pandas删除某一列的方法方法一：直接del df['column-name'] 删除sub_grade_列，输入del df['sub_grade_x'] 方法二：采用drop方法，有下面三种等价的表达式：1. df= df.drop('column_n删除列，删除缺失值，删除重复值。环境python3.9 win10 64bit pandas==1.2.1 本文介绍的方法中，均有inplace参数，其默认值都为False,表示返回新数据框；设置为Tr

∩△∩ # 删除index为('a', -1)的行df.drop(('a', -1)).tail() 输出：1 2 3 # 删除指定行# 删除倒数第一行df.drop(df.index[-1]).tail() 输出：1 2 3 # 删除多行dinplace=True,则会直接在原数据上进行删除操作，删除后无法返回。因此，删除行列有两种方式：1)labels=None,axis=0 的组合2)index或columns直接指定要删除的行或列例子：>>>