python數據框刪除列（python列表刪除指定字元）

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drop()刪除行列的操作，drop函數的axis參數0和1分別代表列和行。

直接採用drop函數即可，設置參數axis=0. 參數axis為0表示在0軸（列）上搜索名字為C的對象，然後刪除對象C對應的行。

用drop函數設置參數axis=1. 參數axis為1表示在1軸（行）上搜索名字為col2的對象，然後刪除對象col2對應的列。

1、首先電腦中打開csv文件，查看數據，如下圖所示。

2、接著在打開的python軟體中，讀取csv的代碼，查看返回類型，如下圖所示。

3、接著讀取數據代碼並輸出，如下圖所示。

4、然後輸入csv文件代碼，如下圖所示。

5、最後查看寫好的csv文件，如下圖所示就完成了。

drop 方法是pandas中刪除行或列的方法。

根據索引名刪除目標行。

當需要根據索引位置刪除時，可以使用 index 屬性來組合完成。

根據列名刪除目標列，同時需要設置 axis=1 或者 columns 。

當需要根據列位置刪除時，可以使用 columns 屬性來組合完成。

刪除列也可以用關鍵字 del 實現，每次只能刪除一列，且刪除列後，原數據發生改變。

同時刪除行和列，需要為行使用 index 參數，為列使用 columns 參數。

當數據框有多重索引時，刪除行時，需要設置 level 參數。

多重索引數據框同時刪除行和列時，只能刪除第一層索引和列。

dropna 為刪除缺失值的方法。

默認會刪除包含缺失值的所有行。

可設置 how , thresh , subset 參數控制刪除的行為。

設置參數 axis=1 或者 axis=columns 刪除缺失列。

同樣，可以設置 how , thresh , subset 參數來控制刪除缺失列的行為。

刪除重複值用 drop_duplicates 方法實現。

設置 subset 參數，根據列刪除重複行。

設置 ignore_index=True 可以對刪除重複行後的數據索引重排序。

原創文章，作者：JDDI5，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/129765.html