Como faço para eliminar o DataFrame do pandas?
Como faço para eliminar o DataFrame do pandas?

Vídeo: Como faço para eliminar o DataFrame do pandas?

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Vídeo: DATA SCIENCE - EXCLUINDO LINHAS E COLUNAS COM PANDAS 2024, Novembro
Anonim

Deletar linhas e colunas de DataFrames , Pandas usa o “ derrubar ”Função. Deletar uma coluna, ou várias colunas, use o nome da (s) coluna (s) e especifique o “eixo” como 1. Alternativamente, como no exemplo abaixo, o parâmetro 'colunas' foi adicionado em Pandas que elimina a necessidade de 'eixo'.

Simplesmente assim, como faço para soltar uma linha em um Pandas DataFrame?

Excluir um múltiplo Linhas por posição do índice em Quadro de dados Como df. derrubar A função () aceita apenas listas de nomes de rótulos de índice, para excluir a filas por posição, precisamos criar uma lista de nomes de índice a partir de posições e, em seguida, passá-la para derrubar () Como o valor padrão de inPlace é false, o conteúdo de dfObj não será modificado.

Também se pode perguntar, como você elimina uma coluna em Python? Linhas ou colunas podem ser removidas usando rótulo de índice ou nome de coluna usando este método.

  1. Sintaxe: DataFrame.drop (labels = None, axis = 0, index = None, columns = None, level = None, inplace = False, errors = 'raise')
  2. Parâmetros:
  3. Tipo de retorno: Dataframe com valores descartados.

Também a questão é: o que é queda DF?

pandas . Quadro de dados . derrubar . Derrubar rótulos especificados de linhas ou colunas. Remova linhas ou colunas especificando nomes de rótulos e eixos correspondentes ou especificando diretamente nomes de índices ou colunas. Ao usar um índice múltiplo, rótulos em níveis diferentes posso ser removido especificando o nível.

Como faço para mesclar dois DataFrames em pandas?

Para Junte esses DataFrames , pandas fornece múltiplo funções como concat (), fundir (), Junte (), etc. Nesta seção, você praticará o uso fundir () função de pandas . Você pode notar que o DataFrames agora estão mesclados em um único Quadro de dados com base nos valores comuns presentes na coluna id de ambos os DataFrames.

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