此文我们继续围绕DataFrame介绍相关操作。
平时在用DataFrame时候,删除操作用的不太多,基本是从源DataFrame中筛选数据,组成一个新的DataFrame再继续操作。
1. 删除DataFrame某一列
这里我们继续用上一节产生的DataFrame来做例子,原DataFrame如下:
我们使用drop()
函数,此函数有一个列表形参labels,写的时候可以加上labels=[xxx],也可以不加,列表内罗列要删除行或者列的名称,默认是行名称,如果要删除列,则要增加参数axis=1
,操作如下:
#pd.__version__ =='0.18.0' #drop columns test_dict_df.drop(['id'],axis=1) #test_dict_df.drop(columns=['id']) # official operation, maybe my pandas version needs update!
结果如下,对于上面的代码,官方教程文档中给出了columns=['name']
,但是在我测试的时候会报错,我用的python3,pandas版本为0.18,可能是pandas版本太老的缘故。
这里注意输出的结果是执行此方法的结果,而不是输出test_dict_df
的结果,是因为方法默认的并不是在本身执行操作,这时候输出test_dict_df
输出的仍然是没有进行删除操作的原DataFrame,如果你想在原DataFrame上进行操作,需要加上inplace=True
,等价于在操作完再赋值给本身:
test_dict_df.drop(['id'],axis=1,inplace=True) # test_dict_df = test_dict_df.drop(['id'],axis=1)
2. 删除DataFrame某一行
删除某一行,在上面删除列操作的时候也稍有提及,如果不加axis=1,则默认按照行号进行删除,例如要删除第0行和第4行:
test_dict_df.drop([0,4])
同理,你要在源DataFrame上进行操作就得加上inplace参数,否则不会在test_dict_df上改动。
当然,如果你的DataFrame有很多级,你可以加上level参数,这里就不多赘述了。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
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