Hoe los ek pandas DataFrame?
Hoe los ek pandas DataFrame?

Video: Hoe los ek pandas DataFrame?

Video: Hoe los ek pandas DataFrame?
Video: Data Science with Python! Sorting pandas DataFrames 2024, November
Anonim

Om uit te vee rye en kolomme van Datarame , Pandas gebruik die laat val ” funksie. Om uit te vee 'n kolom, of veelvuldige kolomme, gebruik die naam van die kolom(me), en spesifiseer die “as” as 1. Alternatiewelik, soos in die voorbeeld hieronder, is die 'kolomme' parameter bygevoeg in Pandas wat die behoefte aan 'as' uitsny.

Eenvoudig so, hoe laat ek 'n ry in 'n Pandas DataFrame los?

Vee uit 'n Veelvoud Rye deur indeksposisie in Dataraam Soos df. laat val () funksie aanvaar slegs lys van indeks etiket name net, dus om skrap die rye per posisie moet ons 'n lys van indeksname van posisies skep en dit dan na laat val (). Aangesien verstekwaarde van inPlace vals is, sal die inhoud van dfObj nie gewysig word nie.

Mens kan ook vra, hoe los jy 'n kolom in Python? Rye of kolomme kan verwyder word deur gebruik te maak van indeksetiket of kolomnaam deur hierdie metode te gebruik.

  1. Sintaksis: DataFrame.drop(labels=Geen, as=0, indeks=Geen, kolomme=Geen, vlak=Geen, inplace=Onwaar, foute='verhoging')
  2. Grense:
  3. Retourtipe: Dataraamwerk met waardes wat gedaal is.

Die vraag is ook, wat is DF drop?

pandas . Dataraam . laat val . Laat val gespesifiseerde etikette uit rye of kolomme. Verwyder rye of kolomme deur etiketname en ooreenstemmende as te spesifiseer, of deur direk indeks- of kolomname te spesifiseer. By die gebruik van 'n multi-indeks, etikette op verskillende vlakke kan verwyder word deur die vlak te spesifiseer.

Hoe voeg ek twee datarame in pandas saam?

Om aansluit hierdie Datarame , pandas verskaf veelvuldig funksies soos concat(), saamsmelt (), aansluit (), ens. In hierdie afdeling sal jy oefen om te gebruik saamsmelt () funksie van pandas . Jy kan agterkom dat die Datarame is nou saamgevoeg in 'n enkele Dataraam gebaseer op die algemene waardes wat in die id-kolom van beide die Datarame.

Aanbeveel: