Bagaimana cara menjatuhkan panda DataFrame?
Bagaimana cara menjatuhkan panda DataFrame?

Video: Bagaimana cara menjatuhkan panda DataFrame?

Video: Bagaimana cara menjatuhkan panda DataFrame?
Video: How to Remove Columns From Pandas Dataframe? | GeeksforGeeks 2024, November
Anonim

Untuk menghapus baris dan kolom dari DataFrame , Panda menggunakan “ menjatuhkan " fungsi. Untuk menghapus kolom, atau beberapa kolom, gunakan nama kolom, dan tentukan "sumbu" sebagai 1. Atau, seperti pada contoh di bawah, parameter 'kolom' telah ditambahkan di Panda yang memotong kebutuhan akan 'sumbu'.

Sederhananya, bagaimana cara menjatuhkan baris di Pandas DataFrame?

Menghapus banyak Baris berdasarkan Posisi Indeks di Bingkai Data Sebagai df. menjatuhkan () fungsi hanya menerima daftar nama label indeks saja, jadi untuk menghapus NS baris berdasarkan posisi kita perlu membuat daftar nama indeks dari posisi dan kemudian meneruskannya ke menjatuhkan (). Karena nilai default inPlace salah, maka isi dfObj tidak akan diubah.

Orang mungkin juga bertanya, bagaimana Anda menjatuhkan kolom dengan Python? Baris atau kolom dapat dihapus menggunakan label indeks atau nama kolom menggunakan metode ini.

  1. Sintaks: DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, column=None, level=None, inplace=False, errors='raise')
  2. Parameter:
  3. Jenis pengembalian: Dataframe dengan nilai yang dijatuhkan.

Juga pertanyaannya adalah, apa itu DF drop?

panda . Bingkai Data . menjatuhkan . Menjatuhkan label tertentu dari baris atau kolom. Hapus baris atau kolom dengan menentukan nama label dan sumbu yang sesuai, atau dengan menentukan nama indeks atau kolom secara langsung. Saat menggunakan multi-indeks, beri label pada level yang berbeda bisa dihilangkan dengan menentukan level.

Bagaimana cara menggabungkan dua DataFrames di panda?

Ke Ikuti ini DataFrame , panda menyediakan banyak fungsi seperti concat(), menggabungkan (), Ikuti (), dll. Di bagian ini, Anda akan berlatih menggunakan menggabungkan () fungsi dari panda . Anda dapat memperhatikan bahwa DataFrame sekarang digabung menjadi satu Bingkai Data berdasarkan nilai-nilai umum yang ada di kolom id dari keduanya DataFrame.

Direkomendasikan: