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pandas - 删除数据

时间:2024-03-11 13:56:35浏览次数:17  
标签:删除 df True drop inplace 数据 pandas axis

 

import pandas as pd


data = {
    '名称': ['太阳能', '床', '风扇'],
    '单价': [2000, 3500, 500],
    '数量': [58, 23, 69],
    '公司名称': '超市'
}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.rename(columns={"名称": "商品名称"})  # 修改列名 axis=0修改行,axis=1修改列
# df = df.rename({0: "零零", 1: "一一", 2: "二二"}, axis=0)
# df['销售数量'] = 0

# df.iloc[0, 0:3] = ['太阳能热水器', '3000', '56']  # 修改局部 ,采用赋值的方法

# print(df.drop(['公司名称'], axis=1)) # 删除列数据
# print(df.drop(columns=['公司名称'])) # 删除列数据
# print(df.drop(labels='公司名称', axis=1))  # 删除列数据,labels 标签,需要用axis来表示是行还是列
# df.drop(index=2, inplace=True)
# df.drop([2], axis=0, inplace=True)  # 删除行数据,axis=0 表示为行, inplace=True 表示在原有基础上进行修改
# df.drop(labels=2, axis=0, inplace=True)
# df.drop(df[df['单价'] < 3000], axis=0, inplace=True)
# df.drop(df[df['单价'] < 3000].index[:], inplace=True)  # 删除单价小于3000的所有商品
print(df)

 

标签:删除,df,True,drop,inplace,数据,pandas,axis
From: https://www.cnblogs.com/xujunhui/p/18065921

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