Video: Làm cách nào để thả DataFrame của gấu trúc?
2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55
Xóa hàng và cột từ DataFrames , Gấu trúc sử dụng “ rơi vãi hàm số. Xóa một cột hoặc nhiều cột, sử dụng tên của (các) cột và chỉ định “trục” là 1. Ngoài ra, như trong ví dụ bên dưới, thông số 'cột' đã được thêm vào Gấu trúc để loại bỏ nhu cầu về 'trục'.
Đơn giản như vậy, làm cách nào để giảm một hàng trong Pandas DataFrame?
Xóa bỏ một nhiều Hàng theo Vị trí chỉ mục trong Khung dữ liệu Như df. rơi vãi () hàm chỉ chấp nhận danh sách tên nhãn chỉ mục, vì vậy xóa bỏ NS hàng theo vị trí, chúng ta cần tạo một danh sách các tên chỉ mục từ các vị trí và sau đó chuyển nó đến rơi vãi (). Vì giá trị mặc định của inPlace là false, nên nội dung của dfObj sẽ không được sửa đổi.
Người ta cũng có thể hỏi, làm thế nào để bạn thả một cột trong Python? Hàng hoặc cột có thể được xóa bằng cách sử dụng nhãn chỉ mục hoặc tên cột bằng phương pháp này.
- Cú pháp: DataFrame.drop (nhãn = Không có, trục = 0, chỉ mục = Không, cột = Không, cấp = Không có, inplace = Sai, lỗi = 'nâng cao')
- Thông số:
- Loại trả về: Khung dữ liệu với các giá trị bị giảm.
Ngoài ra câu hỏi là, DF drop là gì?
gấu trúc . Khung dữ liệu . rơi vãi . Rơi vãi các nhãn được chỉ định từ các hàng hoặc cột. Loại bỏ hàng hoặc cột bằng cách chỉ định tên nhãn và trục tương ứng hoặc bằng cách chỉ định trực tiếp tên chỉ mục hoặc cột. Khi sử dụng nhiều chỉ mục, các nhãn ở các cấp độ khác nhau có thể được loại bỏ bằng cách chỉ định mức độ.
Làm cách nào để hợp nhất hai DataFrames trong gấu trúc?
Đến tham gia này DataFrames , gấu trúc cung cấp nhiều các hàm như concat (), hợp nhất (), tham gia (), v.v. Trong phần này, bạn sẽ thực hành sử dụng hợp nhất () chức năng của gấu trúc . Bạn có thể nhận thấy rằng DataFrames bây giờ được hợp nhất thành một Khung dữ liệu dựa trên các giá trị chung có trong cột id của cả DataFrames.
Đề xuất:
Làm thế nào để bạn lọc gấu trúc?
Một cách để lọc theo hàng trong Pandas là sử dụng biểu thức boolean. Đầu tiên chúng ta tạo một biến boolean bằng cách lấy cột quan tâm và kiểm tra xem giá trị của nó có bằng với giá trị cụ thể mà chúng ta muốn chọn / giữ hay không. Ví dụ: hãy để chúng tôi lọc khung dữ liệu hoặc đặt con khung dữ liệu dựa trên giá trị của năm 2002
Làm thế nào để bạn chạy một con gấu trúc trong sổ ghi chép Jupyter?
Để bắt đầu sử dụng môi trường mới của bạn, hãy nhấp vào tab Môi trường. Nhấp vào nút mũi tên bên cạnh tên môi trường Pandas. Trong danh sách xuất hiện, hãy chọn công cụ để sử dụng để mở Pandas: Terminal, Python, IPython hoặc Jupyter Notebook
Làm cách nào để đặt tên một cột bằng gấu trúc?
Một cách để đổi tên các cột trong Pandas là sử dụng df. cột từ Pandas và chỉ định tên mới trực tiếp. Ví dụ: nếu bạn có tên của các cột trong danh sách, bạn có thể chỉ định danh sách cho các tên cột trực tiếp. Thao tác này sẽ gán các tên trong danh sách dưới dạng tên cột cho khung dữ liệu "gapminder"
Làm cách nào để bạn đọc các tệp Excel bằng Python bằng cách sử dụng gấu trúc?
Các bước nhập tệp Excel sang Python bằng gấu trúc Bước 1: Chụp đường dẫn tệp. Trước tiên, bạn sẽ cần nắm bắt đường dẫn đầy đủ nơi tệp Excel được lưu trữ trên máy tính của bạn. Bước 2: Áp dụng mã Python. Và đây là mã Python được điều chỉnh cho phù hợp với ví dụ của chúng tôi. Bước 3: Chạy mã Python
Làm cách nào để đọc JSON thành gấu trúc?
Cách tải chuỗi JSON vào Pandas DataFrame Bước 1: Chuẩn bị chuỗi JSON. Để bắt đầu với một ví dụ đơn giản, giả sử bạn có dữ liệu sau về các sản phẩm khác nhau và giá của chúng: Bước 2: Tạo tệp JSON. Khi bạn đã chuẩn bị xong chuỗi JSON, hãy lưu nó trong tệp JSON. Bước 3: Tải tệp JSON vào Pandas DataFrame