Ninawezaje kuacha DataFrame ya pandas?
Ninawezaje kuacha DataFrame ya pandas?

Video: Ninawezaje kuacha DataFrame ya pandas?

Video: Ninawezaje kuacha DataFrame ya pandas?
Video: Barua ya kuacha/kujiuzuru kazi(resignation letter) kwa kingereza 2024, Novemba
Anonim

Ili kufuta safu na safu wima kutoka DataFrames , Panda hutumia " kushuka ” kazi. Ili kufuta safu, au safu wima nyingi, tumia jina la safu wima, na ubainishe "mhimili" kama 1. Vinginevyo, kama katika mfano ulio hapa chini, kigezo cha 'safu' kimeongezwa katika Panda ambayo hupunguza hitaji la 'mhimili'.

Kwa hivyo, ninawezaje kuacha safu kwenye Pandas DataFrame?

Futa Nyingi Safu kwa Nafasi ya Index in DataFrame Kama df. kushuka () kipengele cha kukokotoa kinakubali orodha pekee ya majina ya lebo ya faharisi pekee, ili kufuta ya safu kwa nafasi tunahitaji kuunda orodha ya majina ya faharisi kutoka kwa nafasi na kisha kuipitisha kwa kushuka (). Kwa vile thamani chaguo-msingi ya inPlace si kweli, kwa hivyo maudhui ya dfObj hayatarekebishwa.

Mtu anaweza pia kuuliza, unawezaje kuacha safu kwenye Python? Safu mlalo au safu wima zinaweza kuondolewa kwa kutumia lebo ya faharasa au jina la safu wima kwa kutumia mbinu hii.

  1. Sintaksia: DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=Uongo, makosa='inua')
  2. Vigezo:
  3. Aina ya kurejesha: Fremu ya data iliyo na thamani zilizopungua.

Swali pia ni, kushuka kwa DF ni nini?

panda . DataFrame . kushuka . Acha lebo zilizobainishwa kutoka kwa safu mlalo au safu wima. Ondoa safu mlalo au safu wima kwa kubainisha majina ya lebo na mhimili unaolingana, au kwa kubainisha moja kwa moja majina ya faharasa au safu wima. Unapotumia faharasa nyingi, weka lebo kwenye viwango tofauti unaweza kuondolewa kwa kubainisha kiwango.

Ninawezaje kuunganisha DataFrames mbili kwenye pandas?

Kwa kujiunga haya DataFrames , panda hutoa nyingi hufanya kazi kama concat(), kuunganisha (), kujiunga (), nk Katika sehemu hii, utafanya mazoezi ya kutumia kuunganisha () kazi ya panda . Unaweza kugundua kuwa DataFrames sasa zimeunganishwa kuwa moja DataFrame kulingana na maadili ya kawaida yaliyopo kwenye safu wima ya kitambulisho cha zote mbili DataFrames.

Ilipendekeza: