首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何添加列和删除包含pandas数据帧的列?我不明白为什么之后不打印数据帧

在pandas中,要添加列和删除包含数据帧的列,可以使用以下方法:

  1. 添加列:
    • 使用赋值操作符=,可以直接给数据帧添加列。例如,假设你有一个名为df的数据帧,你可以使用df['new_column'] = values的形式来添加一个名为new_column的列,并将values赋值给该列。values可以是一个单独的值,也可以是一个数组或Series对象。
    • 示例:
    • 示例:
    • 输出:
    • 输出:
  • 删除列:
    • 使用del语句,可以删除数据帧中的列。例如,假设你要删除名为column_to_delete的列,你可以使用del df['column_to_delete']的形式删除该列。
    • 使用drop()方法,可以删除数据帧中的列。需要指定columns参数,并将要删除的列名作为参数值传递给它。此方法会返回一个新的数据帧,原始数据帧不会受到影响。
    • 示例:
    • 示例:
    • 输出:
    • 输出:

至于为什么删除列之后不打印数据帧,可能是为了避免不必要的输出或者只关注删除列后的数据帧。根据具体需求可以选择是否打印数据帧。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何Pandas 中创建一个空数据并向其附加行

Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据有效实现。数据是一种二维数据结构。在数据中,数据以表格形式在行中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中data.frame。最常用熊猫对象是数据。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据。...在本教程中,我们将学习如何创建一个空数据,以及如何Pandas 中向其追加行。...语法 要创建一个空数据并向其追加行,您需要遵循以下语法 - # syntax for creating an empty dataframe df = pd.DataFrame() # syntax...Python 中 Pandas 库创建一个空数据以及如何向其追加行

27330

Python探索性数据分析,这样才容易掌握

为了这个分析,在 Jupyter 中检查操作了包含 2017 年 2018 年 SAT ACT 数据 CSV 数据文件。...将以 2018 年 ACT 数据为例: ? 在预览了其他数据前五行之后,我们推断可能存在一个问题,即各个州数据集是如何存入。...为了比较州与州之间 SAT ACT 数据,我们需要确保每个州在每个数据中都被平等地表示。这是一次创新机会来考虑如何数据之间检索 “State” 值、比较这些值并显示结果。...因此,将在每个数据中保留唯一是 “State”、“Participation”、“Total” (仅SAT) “Composite” (仅ACT)。...这种类型转换第一步是从每个 ’Participation’ 删除 “%” 字符,以便将它们转换为浮点数。下一步将把除每个数据 “State” 之外所有数据转换为浮点数。

5K30
  • PySpark UD(A)F 高效使用

    3.complex type 如果只是在Spark数据中使用简单数据类型,一切都工作得很好,甚至如果激活了Arrow,一切都会非常快,但如何涉及复杂数据类型,如MAP,ARRAYSTRUCT。...数据转换为一个新数据,其中所有具有复杂类型都被JSON字符串替换。...转换之后,再次删除这个根结构体,这样complex_dtypes_to_jsoncomplex_dtypes_from_json就变成了相反了。...不同之处在于,对于实际UDF,需要知道要将哪些转换为复杂类型,因为希望避免探测每个包含字符串。在向JSON转换中,如前所述添加root节点。...如果 UDF 删除添加具有复杂数据类型其他,则必须相应地更改 cols_out。

    19.6K31

    Pandas 秘籍:1~5

    准备 此秘籍将数据索引,数据提取到单独变量中,然后说明如何从同一对象继承索引。...通常,这些新将从数据集中已有的先前列创建。 Pandas 有几种不同方法可以向数据添加。 准备 在此秘籍中,我们通过使用赋值在影片数据集中创建新,然后使用drop方法删除。...del语句: >>> del movie['actor_director_facebook_likes'] 另见 请参阅第 9 章,“组合 Pandas 对象”“对数据添加新行”秘籍,来添加删除行...就个人而言,总是在对行进行切片时使用这些索引器,因为从来没有确切地知道在做什么。 更多 重要是要知道,这种延迟切片不适用于,仅适用于数据序列,也不能同时选择行。...步骤 3 使用此掩码数据删除包含所有缺失值行。 步骤 4 显示了如何使用布尔索引执行相同过程。 在数据分析过程中,持续验证结果非常重要。 检查序列和数据相等性是一种非常通用验证方法。

    37.5K10

    介绍一种更优雅数据预处理方法!

    我们知道现实中数据通常是杂乱无章,需要大量预处理才能使用。Pandas 是应用最广泛数据分析处理库之一,它提供了多种对原始数据进行预处理方法。...在本文中,我们将重点讨论一个将「多个预处理操作」组织成「单个操作」特定函数:pipe。 在本文中,将通过示例方式来展示如何使用它,让我们从数据创建数据开始吧。...NaN 表示缺失值,id 包含重复值,B 112 似乎是一个异常值。...: 需要一个数据列表 对于列表中每一,它计算平均值标准偏差 计算标准差,并使用下限平均值 删除下限上限定义范围之外值 与前面的函数一样,你可以选择自己检测异常值方法。...但是,管道函数提供了一种结构化有组织方式,可以将多个功能组合到单个操作中。 根据原始数据任务,预处理可能包括更多步骤。可以根据需要在管道函数中添加任意数量步骤。

    2.2K30

    使用SeabornPandas进行相关性检查

    数据集可以讲许多故事。作为一个很好的开始,可以检查变量之间相关性。 研究数据集以查看哪些变量具有相关性时,这是首先执行任务之一。这使更好地了解正在处理数据。...这不仅可以帮助我们了解哪些特征是线性相关,而且如果特征是强相关,我们可以删除它们以防止重复信息。 如何衡量相关性 在数据科学中,我们可以使用r值,也称为皮尔逊相关系数。...这个数据包含哪些电影是什么流媒体平台数据。它还包括关于每部电影一些不同描述,例如名称、时长、IMDB 分数等。 导入清理 我们将首先导入数据集并使用pandas将其转换为数据。...使用core方法 使用Pandas core方法,我们可以看到数据中所有数值相关性。因为这是一个方法,我们所要做就是在DataFrame上调用它。返回值将是一个显示相关性数据。...ID和它出现两个平台之间存在很强正相关负相关,因此数据是按顺序添加,先添加Netflix,最后添加Prime Video。

    1.9K20

    NumPy Pandas 数据分析实用指南:1~6 全

    我们将一个对象传递给包含添加到现有对象中数据方法。 如果我们正在使用数据,则可以附加新行或新。 我们可以使用concat函数添加,并使用dict,序列或数据进行连接。...8390-98e16a8a1f34.png)] 还可以通过有效地创建多个数据将新添加到此数据。...有一个列表,在此列表中,有两个数据有df,并且有新数据包含添加。...我们探索了 Pandas 序列数据并创建了它们。 我们还研究了如何数据添加到序列和数据中。 最后,我们介绍了保存数据。 在下一章中,我们将讨论算术,函数应用函数映射。...我们还学习了如何通过删除或填写缺失信息来处理 pandas 数据缺失数据。 在下一章中,我们将研究数据分析项目中常见任务,排序绘图。

    5.4K30

    Python 数据科学入门教程:Pandas

    加载到 Pandas 数据之前,数据可能有多种形式,但通常需要是以行组成数据集。...有人问为什么连接(concat )附加都退出了。 这就是原因。 因为共有包含相同数据相同索引,所以组合这些数据要高效得多。 一个另外例子是附加一个序列。...在这里,我们已经介绍了 Pandas连接(concat)附加数据。 接下来,我们将讨论如何连接(join)和合并数据。...认为我们最好坚持使用月度数据,但重新采样绝对值得在任何 Pandas 教程中涵盖。现在,你可能想知道,为什么我们为重采样创建了一个新数据,而不是将其添加到现有的数据中。...无论如何,让我们删除包含任何na数据所有行。

    9K10

    Pandas 学习手册中文第二版:1~5

    在本章中,我们将介绍: Pandas 是什么,为什么被创造出来,它给您带来什么 Pandas数据分析和数据科学之间关系 数据分析涉及过程以及 Pandas 如何支持 数据分析一般概念 数据分析统计分析基本概念...创建数据期间行对齐 选择数据特定行 将切片应用于数据 通过位置标签选择数据 标量值查找 应用于数据布尔选择 配置 Pandas 我们使用以下导入配置语句开始本章中示例...具体而言,在本章中,我们将介绍: 重命名列 使用[].insert()添加 通过扩展添加 使用连接添加 重新排序列 替换内容 删除 添加新行 连接行 通过扩展添加替换行 使用.drop...-2e/img/00195.jpeg)] 使用[].insert()添加 可以使用[]运算符将新添加数据。...-2e/img/00225.jpeg)] 总结 在本章中,您学习了如何使用 Pandas DataFrame对象执行几种常见数据操作,特别是通过添加删除来更改DataFrame结构操作。

    8.3K10

    精通 Pandas 探索性分析:1~4 全

    二、数据选择 在本章中,我们将学习使用 Pandas 进行数据选择高级技术,如何选择数据子集,如何数据集中选择多个行如何Pandas 数据或一序列数据进行排序,如何过滤 Pandas 数据角色...Pandas 数据是带有标签行多维表格数据结构。 序列是包含单列值数据结构。 Pandas 数据可以视为一个或多个序列对象容器。...重命名删除 Pandas 数据 处理转换日期时间数据 处理SettingWithCopyWarning 将函数应用于 Pandas 序列或数据 将多个数据合并并连接成一个 使用 inplace...从 Pandas 数据删除 在本节中,我们将研究如何Pandas 数据集中删除或行。 我们将详细了解drop()方法及其参数功能。...我们看到了如何处理 Pandas 中缺失值。 我们探索了 Pandas 数据索引,以及重命名删除 Pandas 数据。 我们学习了如何处理转换日期时间数据

    28.2K10

    Pandas系列 - 基本数据结构

    数组 字典 标量值 or 常数 二、pandas.DataFrame 创建DataFrame 选择 添加 删除 pop/del 行选择,添加删除 行切片 三、pandas.Panel() 创建面板...s 0 5 1 5 2 5 3 5 dtype: int64 ---- 二、pandas.DataFrame 数据(DataFrame)是二维数据结构,即数据以行表格方式排列...数据(DataFrame)功能特点: 潜在是不同类型 大小可变 标记轴(行) 可以对行执行算术运算 构造函数: pandas.DataFrame(data, index, columns...() 面板(Panel)是3D容器数据 3轴(axis)这个名称旨在给出描述涉及面板数据操作一些语义 轴 details items axis 0,每个项目对应于内部包含数据(DataFrame...) major_axis axis 1,它是每个数据(DataFrame)索引(行) minor_axis axis 2,它是每个数据(DataFrame) pandas.Panel(data

    5.2K20

    使用通用单变量选择特征选择提高Kaggle分数

    在这篇文章中,将讨论如何使用 sklearn GenericUnivariateSelect 函数来提高最初获得分数。...Numpy 用于计算代数公式,pandas 用于创建数据并对其进行操作,os 进入操作系统以检索程序中使用文件,sklearn 包含大量机器学习函数,matplotlib seaborn 将数据点转换为...然后从训练数据中将其删除:- 此时,traintest大小相同,所以我添加了test到train,并把他们合并成一个df: 然后从combi中删除了id,因为它不需要执行预测: 现在通过将每个数据点转换为...y变量由之前定义目标组成。X变量由combi数据数据长度train组成。...这样做原因是,在100数据上进行训练在计算上是很费力,因为系统中存在潜在噪声,以及可以删除大量冗余数据 一旦数据特性被裁剪为10个最好,sklearntrain_test_split

    1.2K30

    精品课 - Python 数据分析

    教课理念 有个人可能会问 NumPy-Pandas-SciPy 不都是免费资源吗,为什么还要花钱来上课?没错,也是参考了大量书籍、优质博客付费课程中汲取众多精华,才打磨出来前七节课。...先来谈谈学习思路教课理念,看是不是符合你胃口: WHY:为什么会有三者? 每一个工具包创建必是解决痛点。 WHAT:三者是什么?...NumPy Pandas数据结构 SciPy 是基于 NumPy 添加功能。 HOW:怎么去学三者?...看懂之后,你会了解 NumPy 数组其实就是一连串横向元素,用指针来控制维度 (axis) 每个维度包含元素个数 (shape)。...DataFrame 数据可以看成是 数据 = 二维数组 + 行索引 + 索引 在 Pandas 里出戏就是行索引索引,它们 可基于位置 (at, loc),可基于标签 (iat

    3.3K40

    python数据处理 tips

    在本文中,将分享一些Python函数,它们可以帮助我们进行数据清理,特别是在以下方面: 删除未使用 删除重复项 数据映射 处理空数据 入门 我们将在这个项目中使用pandas,让我们安装包。...df.head()将显示数据前5行,使用此函数可以快速浏览数据集。 删除未使用 根据我们样本,有一个无效/空Unnamed:13我们不需要。我们可以使用下面的函数删除它。...注意:请确保映射中包含默认值malefemale,否则在执行映射后它将变为nan。 处理空数据 ? 此列中缺少3个值:-、naNaN。pandas不承认-na为空。...解决方案1:删除样本(行)/特征() 如果我们确信丢失数据是无用,或者丢失数据只是数据一小部分,那么我们可以删除包含丢失值行。 在统计学中,这种方法称为删除,它是一种处理缺失数据方法。...df["Age"].median用于计算数据中位数,而fillna用于中位数替换缺失值。 现在你已经学会了如何pandas清理Python中数据希望这篇文章对你有用。

    4.4K30

    30 个 Python 函数,加速你数据分析处理速度!

    Pandas 是 Python 中最广泛使用数据分析操作库。它提供了许多功能方法,可以加快 「数据分析」 「预处理」 步骤。...为了更好学习 Python,将以客户流失数据集为例,分享 「30」 个在数据分析过程中最常使用函数方法。...发现使用 Pandas 创建基本绘图更容易,而不是使用其他数据可视化库。 让我们创建平衡直方图。 ? 26.减少浮点数小数点 pandas 可能会为浮点数显示过多小数点。...已经在数据添加了df_new名称。 ? df_new[df_new.Names.str.startswith('Mi')] ?...30.设置数据样式 我们可以通过使用返回 Style 对象 Style 属性来实现此目的,它提供了许多用于格式化显示数据选项。例如,我们可以突出显示最小值或最大值。

    9.4K60

    Pandas 秘籍:6~11

    也完全可以将数据一起添加。 将数据加在一起将在计算之前对齐索引,并产生不匹配索引缺失值。 首先,从 2014 年棒球数据集中选择一些。.../img/00101.jpeg)] 追加来自不同数据 所有数据都可以向自己添加。...但是,像往常一样,每当一个数据从另一个数据或序列添加一个新时,索引都将在创建新之前首先对齐。 准备 此秘籍使用employee数据添加一个新,其中包含该员工部门最高薪水。...在数据的当前结构中,它无法基于单个值绘制不同组。 但是,第 23 步显示了如何设置数据,以便 Pandas 可以直接绘制每个总统数据,而不会像这样循环。...认为,Pandas添加了自己样式,该样式比 matplotlib 中默认样式好一些。

    34K10

    Pandas系列 - DataFrame操作

    概览 pandas.DataFrame 创建DataFrame 列表 字典 系列(Series) 选择 添加 删除 pop/del 行选择,添加删除 标签选择 loc 按整数位置选择 iloc...行切片 附加行 append 删除行 drop 数据(DataFrame)是二维数据结构,即数据以行表格方式排列 数据(DataFrame)功能特点: 潜在是不同类型 大小可变 标记轴...(行) 可以对行执行算术运算 pandas.DataFrame 构造函数: pandas.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy) 编号 参数...这只有在没有索引传递情况下才是这样。 4 dtype 每数据类型。 5 copy 如果默认值为False,则此命令(或任何它)用于复制数据。...创建DataFrame Pandas数据(DataFrame)可以使用各种输入创建 列表 字典 系列(Series) Numpy ndarrays 另一个数据(DataFrame) 列表 import

    3.9K10
    领券