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

我无法擦除Pandas DataFrame中的寄存器

在Pandas中,DataFrame是一个二维的表格数据结构,类似于关系型数据库中的表。要擦除DataFrame中的寄存器,可以使用drop()方法。

drop()方法可以删除指定的行或列。如果要删除行,可以指定axis参数为0;如果要删除列,可以指定axis参数为1。此外,可以通过指定labels参数来指定要删除的行或列的标签。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除指定行
df = df.drop([1, 3])  # 删除索引为1和3的行

# 删除指定列
df = df.drop('Age', axis=1)  # 删除名为'Age'的列

print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
   Name      City
0   Tom  New York
2  John    London

在这个例子中,我们首先创建了一个包含姓名、年龄和城市的DataFrame。然后,使用drop()方法删除了索引为1和3的行,以及名为'Age'的列。最后,打印出删除后的DataFrame。

对于这个问题,如果需要更具体的解答,可以提供更多的上下文信息,以便给出更准确的答案。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

(六)Python:PandasDataFrame

DataFrame也能自动生成行索引,索引从0开始,代码如下所示: import pandas as pd data = {'name': ['aaaaaa', 'bbbbbb', 'cccccc']...行索引、列索引和值,代码如下所示: import pandas as pd import numpy as np data = np.array([('aaaa', 4000), ('bbbb',...admin  2 3  admin  3 另一种删除方法     name  a 1  admin  1 3  admin  3 (1)添加列         添加列可直接赋值,例如给 aDF 添加...,但这种方式是直接对原始数据操作,不是很安全,pandas 可利用 drop()方法删除指定轴上数据,drop()方法返回一个新对象,不会直接修改原始数据。...对象修改和删除还有很多方法,在此不一一列举,有兴趣同学可以自己去找一下 统计功能  DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息          DataFrame有非常强大统计功能,它有大量函数可以使用

3.8K20
  • pandas | DataFrame排序与汇总方法

    今天是pandas数据处理专题第六篇文章,我们来聊聊DataFrame排序与汇总运算。...排序 排序是我们一个非常基本需求,在pandas当中将这个需求进一步细分,细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中排序方法。...Series当中排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series值来排序。...排名 有的时候我们希望得到元素排名,我们会希望知道当前元素在整体当中排第几,pandas当中也提供了这个功能,它就是rank方法。 ?...另一个个人觉得很好用方法是descirbe,可以返回DataFrame当中整体信息。比如每一列均值、样本数量、标准差、最小值、最大值等等。

    4.6K50

    pandas | DataFrame排序与汇总方法

    大家好,是架构君,一个会写代码吟诗架构师。今天说一说pandas | DataFrame排序与汇总方法,希望能够帮助大家进步!!!...今天是pandas数据处理专题第六篇文章,我们来聊聊DataFrame排序与汇总运算。...排序 排序是我们一个非常基本需求,在pandas当中将这个需求进一步细分,细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中排序方法。...Series当中排序方法有两个,一个是sort_index,顾名思义根据Series索引对这些值进行排序。另一个是sort_values,根据Series值来排序。...另一个个人觉得很好用方法是descirbe,可以返回DataFrame当中整体信息。比如每一列均值、样本数量、标准差、最小值、最大值等等。

    3.9K20

    pandas dataframe explode函数用法详解

    在使用 pandas 进行数据分析过程,我们常常会遇到将一行数据展开成多行需求,多么希望能有一个类似于 hive sql explode 函数。 这个函数如下: Code # !.../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # create on 18/4/13 import pandas as pd def dataframe_explode...(df, "listcol") Description 将 dataframe 按照某一指定列进行展开,使得原来每一行展开成一行或多行。...( 注:该列可迭代, 例如list, tuple, set) 补充知识:Pandas字典/列表拆分为单独就废话不多说了,大家还是直接看代码吧 [1] df Station ID Pollutants...dataframe explode函数用法详解就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

    3.9K30

    Pandas DataFrame 自连接和交叉连接

    有很多种不同种类 JOINS操作,并且pandas 也提供了这些方式实现来轻松组合 Series 或 DataFrame。...自连接 顾名思义,自连接是将 DataFrame 连接到自己连接。也就是说连接左边和右边都是同一个DataFrame 。自连接通常用于查询分层数据集或比较同一 DataFrame 行。...注:如果我们想排除Regina Philangi ,可以使用内连接"how = 'inner'" 我们也可以使用 pandas.merge () 函数在 Pandas 执行自连接,如下所示。...df_manager2 输出与 df_manager 相同。 交叉连接 交叉连接也是一种连接类型,可以生成两个或多个表中行笛卡尔积。它将第一个表行与第二个表每一行组合在一起。...总结 在本文中,介绍了如何在Pandas中使用连接操作,以及它们是如何在 Pandas DataFrame 执行。这是一篇非常简单入门文章,希望在你处理数据时候有所帮助。

    4.2K20

    pandas | 详解DataFrameapply与applymap方法

    今天是pandas数据处理专题第5篇文章,我们来聊聊pandas一些高级运算。...今天这篇文章我们来聊聊dataframe广播机制,以及apply函数使用方法。 dataframe广播 广播机制我们其实并不陌生, 我们在之前介绍numpy专题文章当中曾经介绍过广播。...比如我们可以这样对DataFrame当中某一行以及某一列应用平方这个方法。 ? 另外,apply函数作用域并不只局限在元素,我们也可以写出作用在一行或者是一列上函数。...最后我们来介绍一下applymap,它是元素级map,我们可以用它来操作DataFrame每一个元素。比如我们可以用它来转换DataFrame当中数据格式。 ?...总结 今天文章我们主要介绍了pandas当中apply与applymap使用方法, 这两个方法在我们日常操作DataFrame数据非常常用,可以说是手术刀级api。

    3K20

    python下PandasDataFrame基本操作(二),DataFrame、dict、array构造简析

    跟其他类似的数据结构相比(如Rdata.frame),DataFrame面向行和面向列操作基本上是平衡。...其实,DataFrame数据是以一个或多个二维块存放(而不是列表、字典或别的一维数据结构)。...导入基本python库: import numpy as np import pandas as pd DataFrame构造:   1:直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成字典; dict...7 3 4 8 第二种:将包含不同子列表列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同子列表...参考资料:《利用Python进行数据分析》 在一个空dataframe插入数据 def test(): LIST=[1,2,3,4] empty = pd.DataFrame(columns

    4.4K30

    python下PandasDataFrame基本操作(一),基本函数整理

    pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】pandas方方面面都有了一个权威简明入门级介绍,但在实际使用过程发现书中内容还只是冰山一角...谈到pandas数据行更新、表合并等操作,一般用到方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说,都不太好分清使用场合与用途。...DataFrame.ndim 返回数据框纬度 DataFrame.size 返回数据框元素个数 DataFrame.shape 返回数据框形状 DataFrame.memory_usage([index...DataFrame.isin(values) 是否包含数据框元素 DataFrame.where(cond[, other, inplace, …]) 条件筛选 DataFrame.mask(cond...参考文献: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html#dataframe

    11.1K80

    pythonpandasDataFrame对行和列操作使用方法示例

    pandasDataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w'列,使用类字典属性,返回是Series类型 data.w #选择表格'w'列,使用点属性,返回是Series类型 data[['w']] #选择表格'w'列,返回DataFrame...下面是简单例子使用验证: import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np data = DataFrame...([columns])来删除了,当然不用这样全部给列名替换掉了,可以只是改变未命名那个列,然后删除。...github地址 到此这篇关于pythonpandasDataFrame对行和列操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandasDataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

    13.4K30

    python:Pandas里千万不能做5件事

    作为一个在进入数据分析领域之前干过开发攻城狮,看到我同行以及新手在使用 Pandas 时会犯很多低级错误。 今天说出这五个坑,让大家别一而再,再而三掉坑里。...然而,在很多情况下,你仍然会有很多不同数据选择方式供你支配:索引、值、标签等。 在这些不同方法当然会更喜欢使用当中最快那种方式。下面列举最慢到最快常见选择。...错误3:让Pandas消耗内存来猜测数据类型 当你把数据导入到 DataFrame ,没有特别告诉 Pandas 列和数据类型时,Pandas 会把整个数据集读到内存,只是为了弄清数据类型而已。...如果您已经在 Jupyter 会话,您可以随时在不重启情况下擦除变量,使用 del df2 。...Matplotlib 是由 Pandas 自动导入,它甚至会在每个 DataFrame 上为你设置一些图表配置。既然已经为你在 Pandas 内置了它,那就没有必要再为每张图表导入和配置了。

    1.6K20

    利用pandas想提取这个列楼层数据,应该怎么操作?

    大家好,是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【东哥】问了一个Pandas数据处理问题。问题如下所示:大佬们,利用pandas想提取这个列楼层数据,应该怎么操作?...其他【暂无数据】这些数据需要删除,其他有数字就正常提取出来就行。 二、实现过程 这里粉丝目标应该是去掉暂无数据,然后提取剩下数据楼层数据。看需求应该是既要层数也要去掉暂无数据。...目标就只有一个,提取楼层数据就行,可以直接跳过暂无数据这个,因为暂无数据里边是没有数据,相当于需要剔除。...如果你也有类似这种数据分析小问题,欢迎随时来交流群学习交流哦,有问必答! 三、总结 大家好,是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

    11710

    Pandas这3个函数,没想到竟成了数据处理主力

    导读 学Pandas有一年多了,用Pandas做数据分析也快一年了,常常在总结梳理一些Pandas好用方法。...在这一过程,如何既能保证数据处理效率而又不失优雅,Pandas这几个函数堪称理想解决方案。 为展示应用这3个函数完成数据处理过程一些demo,这里以经典泰坦尼克号数据集为例。...那么apply应用在Pandas,其核心功能其实可以概括为一句话: apply:本身不处理数据,我们只是数据搬运工。...应用到DataFrame每个Series DataFramepandas核心数据结构,其每一行和每一列都是一个Series数据类型。...04 小结 apply、map和applymap常用于实现Pandas数据变换,通过接收一个函数实现特定变换规则; apply功能最为强大,可应用于Series、DataFrame以及DataFrame

    2.4K10
    领券