Kuinka pudotan pandas DataFramen?
Kuinka pudotan pandas DataFramen?

Video: Kuinka pudotan pandas DataFramen?

Video: Kuinka pudotan pandas DataFramen?
Video: Miten tiputan painoa ilman dieettiä? | Hyvinvointi 2024, Marraskuu
Anonim

Poistaaksesi rivit ja sarakkeet alkaen DataFrames , Pandat käyttää " pudota ”-toiminto. Poistaaksesi sarake tai useita sarakkeita, käytä sarakkeiden nimeä ja määritä "akseliksi" 1. Vaihtoehtoisesti, kuten alla olevassa esimerkissä, "columns"-parametri on lisätty Pandat mikä poistaa "akselin" tarpeen.

Yksinkertaisesti niin, kuinka pudotan rivin Pandas DataFrameen?

Poistaa moninkertainen Rivit Indeksin sijainnin mukaan Datakehys Kuten df. pudota ()-funktio hyväksyy vain luettelon indeksitunnisteiden nimistä poistaa the rivit sijainnin mukaan meidän on luotava luettelo hakemistojen nimistä paikoista ja siirrettävä se sitten pudota (). Koska inPlacen oletusarvo on epätosi, dfObj:n sisältöä ei muuteta.

Voidaan myös kysyä, kuinka pudotetaan sarake Pythonissa? Rivit tai sarakkeet voidaan poistaa käyttämällä hakemistotunnistetta tai sarakkeen nimeä tällä menetelmällä.

  1. Syntaksi: DataFrame.drop(labels=ei mitään, akseli=0, index=ei mitään, sarakkeet=ei mitään, taso=ei mitään, inplace=False, errors='raise')
  2. Parametrit:
  3. Palautustyyppi: Tietokehys pudonneilla arvoilla.

Kysymys kuuluu myös, mikä on DF drop?

pandat . Datakehys . pudota . Pudota määritetyt tunnisteet riveistä tai sarakkeista. Poista rivit tai sarakkeet määrittämällä tarran nimet ja vastaavat akselit tai määrittämällä suoraan indeksien tai sarakkeiden nimet. Kun käytät moniindeksiä, tarrat eri tasoilla voi poistetaan määrittämällä taso.

Kuinka yhdistän kaksi DataFrame-kehystä pandoissa?

Vastaanottaja liittyä seuraan nämä DataFrames , pandat tarjoaa useita toimii kuten concat(), yhdistää (), liittyä seuraan () jne. Tässä osiossa harjoittelet käyttöä yhdistää () funktio pandat . Voit huomata, että DataFrames on nyt yhdistetty yhdeksi Datakehys molempien id-sarakkeessa olevien yhteisten arvojen perusteella DataFrames.

Suositeltava: