So löschen Sie eine Spalte in Pandas
Pandas können eine Spalte löschen, indem sie die Drop-Methode und den Del-Operator verwenden. Detaillierte Einführung: 1. Verwenden Sie die Drop-Methode, um einen Beispiel-DataFrame zu erstellen und die zu löschenden Spaltennamen zu bestimmen. 2. Verwenden Sie den Del-Operator, um die zu löschenden Spalten zu bestimmen, und verwenden Sie den Del-Operator, um die Spalten zu löschen.
Das Betriebssystem dieses Tutorials: Windows 10-System, Python-Version 3.11.4, DELL G3-Computer.
Um eine Spalte in einem Pandas-Datenrahmen (DataFrame) zu löschen, können Sie die Drop-Methode oder den Del-Operator verwenden. Im Folgenden werde ich beide Methoden im Detail besprechen, damit Sie diejenige auswählen können, die Ihren Anforderungen entspricht.
Methode 1: Verwenden Sie die Drop-Methode
Die Drop-Methode ist eine gängige Methode in Pandas zum Löschen von Zeilen oder Spalten. Hier sind die Schritte zum Löschen einer Spalte:
Schritt 1: Bestimmen Sie die zu löschende Spalte
Zuerst müssen Sie den zu löschenden Spaltennamen bestimmen, der eine Zeichenfolge oder eine Liste sein kann.
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # 确定要删除的列名称 column_to_drop = 'B'
Wenn Sie mehrere Spalten löschen möchten, können Sie alternativ die Spaltennamen in einer Liste speichern:
columns_to_drop = ['B', 'C']
Schritt 2: Verwenden Sie die Drop-Methode, um die Spalten zu löschen
Verwenden Sie die Drop-Methode und geben Sie sie direkt an den Parameter axis=1 zum Löschen von Spalten. Im folgenden Beispiel löschen wir einzelne und mehrere Spalten.
# 删除单列 df = df.drop(column_to_drop, axis=1) # 删除多列 df = df.drop(columns_to_drop, axis=1)
Methode Zwei: Verwendung des del-Operators
Eine andere Möglichkeit, eine Spalte zu löschen, ist die Verwendung des del-Operators von Python. Diese Methode erfordert keine Neuzuweisung, sondern ändert den DataFrame direkt.
Schritt 1: Bestimmen Sie die zu löschende Spalte
Wie bei der Drop-Methode müssen Sie zunächst sicherstellen, dass der Spaltenname gelöscht werden soll.
Schritt 2: Verwenden Sie den Operator „del“, um Spalten zu löschen Stellen Sie sicher, dass die zu löschenden Spaltennamen die tatsächlichen Spaltennamen im DataFrame sind. Wenn der Spaltenname falsch geschrieben ist, tritt ein Fehler auf.
Vor dem Löschen von Spalten empfiehlt es sich, vor der Durchführung größerer Vorgänge ein Backup zu erstellen, da Löschvorgänge irreversibel sind.
Zusammenfassung
Mit diesen beiden Möglichkeiten können Sie Spalten in Pandas nach Bedarf löschen. Die Entscheidung für die Drop-Methode oder den Del-Operator hängt von Ihren persönlichen Vorlieben und Ihrem Arbeitsablauf ab. Die Drop-Methode bietet flexiblere Optionen und kann den gelöschten DataFrame direkt generieren. Der del-Operator ist direkter und für einfache Spaltenlöschvorgänge geeignet. Abhängig vom jeweiligen Szenario ist die Wahl der geeigneten Methode zur Verbesserung der Arbeitseffizienz sehr wichtig.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo löschen Sie eine Spalte in Pandas. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

Wie lade ich Deepseek Xiaomi herunter? Suchen Sie nach "Deepseek" im Xiaomi App Store. Identifizieren Sie Ihre Anforderungen (Suchdateien, Datenanalyse) und finden Sie die entsprechenden Tools (z. B. Dateimanager, Datenanalyse -Software), die Deepseek -Funktionen enthalten.

Der Schlüssel zur effektiven Verwendung von Deepseek liegt darin, die Fragen klar zu stellen: Die Fragen direkt und spezifisch ausdrücken. Geben Sie spezifische Details und Hintergrundinformationen an. Für komplexe Anfragen sind mehrere Blickwinkel und Widerrufs der Meinungen enthalten. Konzentrieren Sie sich auf bestimmte Aspekte, wie z. B. Leistungs Engpässe im Code. Denken Sie kritisch über die Antworten nach, die Sie erhalten, und fällen Sie anhand Ihres Fachwissens Urteile.

Verwenden Sie einfach die Suchfunktion, die mit Deepseek geliefert wird. Für Suchvorgänge, die unpopulär, neueste Informationen oder Probleme sind, die berücksichtigt werden müssen, müssen jedoch Schlüsselwörter angepasst oder spezifischere Beschreibungen verwendet werden, sie mit anderen Echtzeitinformationsquellen kombinieren und verstehen, dass Deepseek nur ein Tool ist, das erfordert aktive, klare und raffinierte Suchstrategien.

Deepseek ist keine Programmiersprache, sondern ein tiefes Suchkonzept. Die Implementierung von Deepseek erfordert eine Auswahl auf der Grundlage vorhandener Sprachen. Für verschiedene Anwendungsszenarien ist es erforderlich, die entsprechende Sprache und Algorithmen auszuwählen und maschinelles Lernen zu kombinieren. Codequalität, Wartbarkeit und Tests sind von entscheidender Bedeutung. Nur durch die Auswahl der richtigen Programmiersprache können Algorithmen und Tools entsprechend Ihren Anforderungen und das Schreiben von Code von hochwertigem Code erfolgreich implementiert werden.

Frage: Ist Deepseek für die Buchhaltung verfügbar? Antwort: Nein, es handelt sich um ein Data Mining- und Analyse -Tool, mit dem Finanzdaten analysiert werden können, aber es gibt nicht die Funktionen zur Erzeugung von Buchhaltungsdaten für Buchhaltungsdaten für Buchhaltungssoftware. Um Deepseek zur Analyse von Finanzdaten zu analysieren, muss das Schreiben von Code geschrieben werden, um Daten mit Kenntnissen von Datenstrukturen, Algorithmen und Deepseek -APIs zu verarbeiten, um potenzielle Probleme zu berücksichtigen (z. B. Programmierkenntnisse, Lernkurven, Datenqualität)

Detaillierte Erläuterung von Deepseekapi -Zugriff und -anruf: Quick Start Guide In diesem Artikel können Sie ausführlich auf Deepseekapi zugreifen und anrufen und Ihnen helfen, leistungsstarke KI -Modelle problemlos zu verwenden. Schritt 1: Holen Sie sich den API -Schlüssel, um auf die offizielle Website von Deepseek zuzugreifen, und klicken Sie in der oberen rechten Ecke auf die "Plattform". Sie erhalten eine bestimmte Anzahl freier Token (zur Messung der API -Verwendung verwendet). Klicken Sie im Menü links auf "Apikeys" und dann auf "Apikey erstellen". Nennen Sie Ihren Apikey (z. B. "Test") und kopieren Sie den generierten Schlüssel sofort. Stellen Sie sicher, dass Sie diesen Schlüssel richtig speichern, da er nur einmal angezeigt wird

Pinetwork startet Pibank, eine revolutionäre Mobile -Banking -Plattform! PiNetwork today released a major update on Elmahrosa (Face) PIMISRBank, referred to as PiBank, which perfectly integrates traditional banking services with PiNetwork cryptocurrency functions to realize the atomic exchange of fiat currencies and cryptocurrencies (supports the swap between fiat currencies such as the US dollar, euro, and Indonesian rupiah with cryptocurrencies such as PiCoin, USDT, and USDC). Was ist der Charme von Pibank? Lass uns herausfinden! Die Hauptfunktionen von Pibank: One-Stop-Management von Bankkonten und Kryptowährungsvermögen. Unterstützen Sie Echtzeittransaktionen und übernehmen Sie Biospezies

Hier sind einige beliebte KI-Slicing-Tools: TensorFlow DataSetPyTorch DataLoaderDaskCuPyscikit-imageOpenCVKeras ImageDataGenerator
