Pandas删除连续几列 / 张生荣

Python Pandas 删除列操作

使用del和drop方法删除DataFrame中的列,使用drop方法一次删除多列数据准备: import pandas as pd data = pd.read_excel(r'销售数据.xl ...

目录 1.滤除缺失数据dropna() 1)滤除含有NaN值的所有行 2)滤除含有NaN值的所有列 3)滤除元素都是NaN值的行 4)滤除元素都是NaN值的列 5)滤除指定列中含有缺失的行 2.删除重 ...

在处理numpy数组,有这个需求,故写下此文: 使用np.argwhere和np.all来查找索引.要使用np.delete删除它们. 示例1 import numpy as np a = np.ar ...

目录前言 1.data.dropna() 1-1 axis确定删除存在缺失值的行或者是列 1-2 how 确定存在缺失值时,是否删除行或者列 1-3 thresh=n表示保留至少含有n个非na数值的 ...

目录 1.drop()函数 2.del函数首先,创建一个DataFrame格式数据作为举例数据. # 创建一个DataFrame格式数据 data = {'a': ['a0', 'a1', 'a2' ...

目录 DataFrame指定的行删除按行名指定(行标签) 按行号指定未设置行名的注意事项 DataFrame指定的列删除按列名指定(列标签) 按列号指定多行多列的删除使用drop()方法删除 ...

目录前言 Pandas中缺少值NaN的介绍将缺失值作为Pandas中的缺少值NaN 缺少值NaN的删除方法删除所有值均缺失的行/列删除至少包含一个缺失值的行/列根据不缺少值的元素数量删除行/ ...

目录 pandas删除部分数据后重新索引原数据删除部分数据后附件:网上查到的格式化用的编码 pandas常用的index索引设置 1.读取时指定索引列 2. 使用现有的 DataFrame 设置 ...

还是用图说话 A文件: 比如,我想筛选出"设计井别"."投产井别"."目前井别"三列数据都为11的数据,结果如下: 当然,这里的筛选条件可以 ...

python3.7 openpyxl 删除指定一列或者一行 # encoding:utf-8 import pandas as pd import openpyxl xl = pd.read_exce ...

目录一.实战场景二.主要知识点三.菜鸟实战 1.创建 python 文件 2.运行结果补充:Pandas检查是否有空值.处理空值总结一.实战场景实战场景:Pandas 如何统计某个数据列 ...

vs2005针对datatable已经有封装好的去重复方法: 复制代码代码如下: //去掉重复行 DataView dv = table.DefaultView; table = dv.ToTabl ...

本文实例讲述了PHP查询并删除数据库多列重复数据的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: <?php $con = mysql_connect("localhost",&qu ...

ALTER TABLE:添加,修改,删除表的列,约束等表的定义. 查看列:desc 表名; 修改表名:alter table t_book rename to bbb; 添加列:alter table ...

pandas提供了set_index方法可以将DataFrame的列(多列)变成行索引,通过reset_index方法可以将层次化索引的级别会被转移到列里面. 1.DataFrame的set_inde ...

如下所示: import pandas as pd def my_min(a, b): return min(abs(a),abs(b)) s = pd.Series([10.0247,10.0470 ...

环境:Python3.6.4 + pandas 0.22 主要是DataFrame.apply函数的应用,如果设置axis参数为1则每次函数每次会取出DataFrame的一行来做处理,如果axis为1 ...

从windows操作系统本地读取csv文件报错 data = pd.read_csv(path) Traceback (most recent call last): File "C:/Us ...

今天发现用pandas里面的数据结构可以减少大量的编程工作,从现在开始逐渐积累,记录一下: 使用标签选取数据: df.loc[行标签,列标签] df.loc['a':'b']#选取ab两行数据 df. ...

两种方式 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd Backend TkAgg is interactive b ...

如下所示: col_n = ['名称','收盘价','日期'] a = pd.DataFrame(df,columns = col_n) 以上这篇pandas 选择某几列的方法就是小编分享给大家的全部 ...