Bagaimanakah cara saya menggugurkan DataFrame panda?
Bagaimanakah cara saya menggugurkan DataFrame panda?

Video: Bagaimanakah cara saya menggugurkan DataFrame panda?

Video: Bagaimanakah cara saya menggugurkan DataFrame panda?
Video: Berhentilah membuang-buang memori di Pandas DataFrame Anda! 2024, Disember
Anonim

Untuk memadam baris dan lajur daripada DataFrames , Panda menggunakan " jatuhkan ” fungsi. Untuk memadam lajur, atau berbilang lajur, gunakan nama lajur dan nyatakan "paksi" sebagai 1. Sebagai alternatif, seperti dalam contoh di bawah, parameter 'lajur' telah ditambahkan dalam Panda yang memotong keperluan untuk 'paksi'.

Ringkasnya, bagaimana cara saya melepaskan satu baris dalam Pandas DataFrame?

Padam a Berbilang baris mengikut Kedudukan Indeks dalam DataFrame Sebagai df. jatuhkan () fungsi hanya menerima senarai nama label indeks sahaja, jadi kepada padam yang barisan mengikut kedudukan kita perlu membuat senarai nama indeks daripada kedudukan dan kemudian menyerahkannya kepada jatuhkan (). Oleh kerana nilai lalai inPlace adalah palsu, jadi kandungan dfObj tidak akan diubah suai.

Seseorang juga mungkin bertanya, bagaimana anda menjatuhkan lajur dalam Python? Baris atau lajur boleh dialih keluar menggunakan label indeks atau nama lajur menggunakan kaedah ini.

  1. Sintaks: DataFrame.drop(labels=Tiada, paksi=0, indeks=Tiada, lajur=Tiada, tahap=Tiada, inplace=Salah, ralat='naikkan')
  2. Parameter:
  3. Jenis pulangan: Bingkai data dengan nilai yang digugurkan.

Soalan juga ialah, apakah DF drop?

panda . DataFrame . jatuhkan . Jatuhkan label yang ditentukan daripada baris atau lajur. Alih keluar baris atau lajur dengan menyatakan nama label dan paksi yang sepadan, atau dengan menyatakan terus nama indeks atau lajur. Apabila menggunakan berbilang indeks, labelkan pada tahap yang berbeza boleh dikeluarkan dengan menyatakan tahap.

Bagaimanakah cara saya menggabungkan dua DataFrames dalam panda?

Kepada sertai ini DataFrames , panda menyediakan pelbagai berfungsi seperti concat(), bercantum (), sertai (), dsb. Dalam bahagian ini, anda akan berlatih menggunakan bercantum () fungsi panda . Anda boleh perhatikan bahawa DataFrames kini digabungkan menjadi satu DataFrame berdasarkan nilai sepunya yang terdapat dalam lajur id kedua-dua DataFrames.

Disyorkan: