Comment supprimer les pandas DataFrame ?
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Vidéo: Comment supprimer les pandas DataFrame ?

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Anonim

Supprimer lignes et colonnes de DataFrames , Pandas utilise le " tomber " fonction. Supprimer une colonne ou plusieurs colonnes, utilisez le nom de la ou des colonnes et spécifiez « axe » comme 1. Alternativement, comme dans l'exemple ci-dessous, le paramètre « colonnes » a été ajouté dans Pandas ce qui élimine le besoin d'« axe ».

Simplement, comment déposer une ligne dans un DataFrame Pandas ?

Effacer un multiple Lignes par position d'index dans Trame de données Comme df. tomber () La fonction n'accepte que la liste des noms d'étiquettes d'index, donc pour effacer les Lignes par position, nous devons créer une liste de noms d'index à partir de positions, puis la transmettre à tomber (). Comme la valeur par défaut de inPlace est false, le contenu de dfObj ne sera donc pas modifié.

On peut également se demander comment supprimer une colonne en Python ? Des lignes ou des colonnes peuvent être supprimées à l'aide de l'étiquette d'index ou du nom de colonne à l'aide de cette méthode.

  1. Syntaxe: DataFrame.drop(labels=Aucun, axe=0, index=Aucun, colonnes=Aucun, niveau=Aucun, inplace=False, error='raise')
  2. Paramètres:
  3. Type de retour: Dataframe avec des valeurs supprimées.

La question est également: qu'est-ce que la chute DF ?

pandas . Trame de données . tomber . Tomber étiquettes spécifiées à partir de lignes ou de colonnes. Supprimez des lignes ou des colonnes en spécifiant les noms d'étiquette et l'axe correspondant, ou en spécifiant directement les noms d'index ou de colonne. Lors de l'utilisation d'un multi-index, des étiquettes à différents niveaux pouvez être supprimé en spécifiant le niveau.

Comment fusionner deux DataFrames dans des pandas ?

À rejoindre ces DataFrames , pandas fournit plusieurs des fonctions comme concat(), fusionner (), rejoindre (), etc. Dans cette section, vous vous entraînerez à utiliser fusionner () fonction de pandas . Vous pouvez remarquer que le DataFrames sont maintenant fusionnés en un seul Trame de données sur la base des valeurs communes présentes dans la colonne id des deux DataFrames.

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