刪除pandas DataFrame的某一/幾列： 方法一：直接del DF['column-name'] 方法二：采用drop方法，有下面三種等價的表達式： 1. DF= DF.drop('column_name', 1)； 2. DF.drop('column_name ...

1、 df=DataFrame([{‘A’:’11’,’B’:’12’},{‘A’:’111’,’B’:’121’},{‘A’:’1111’,’B’:’1211’}]) print df.columns.size#列數 2 print df.iloc[:,0].size#行數 3 print ...

df.ix[[1]].values[0][1]#第二行第二列的值 121 　df=DataFrame ...

新建一個 dataframe ： 想根據 id 和 lable 來刪除重復行，即刪掉 id=2 且 lable=2 的重復行。利用 distinct 無法刪除 利用 dropDuplicates 可以根據 ID 來刪除： ...

平時處理數據時，經常遇到只需要數據中的其中幾列，於是就需要將對應列拿出並單獨創建為新的DataFrame框架數據，在此記錄一下； 類似字符串切片的形式，用中括號進行選取，需要多列時再用中括號將不同列歸納到一起，具體如下圖： data是共享單車的軌跡數據，可以看到data共有7個字段的數據 ...

在需要把df導出時，往往只需要其中的某幾列（ 行 ）。可以使用列表或者切片，相當於先做一個小的df，然后導出即可。 指定列： powder[['是否進口','產地']].to_excel(r'D:\數據表\結果B.xlsx' ) powder.loc[:,'月份':'產地 ...

aa = pd.DataFrame({'id':['xx','yy','zz','mm'], 'a':['10','10','11',np.nan],'b':['11','12','11',np.nan],'c':['10','12','',np.nan],'d':['10','10 ...

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