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哈喽 , 大家好 , 我们在查看租房信息的时候 , 价格、住房面积、朝向等是我们重点关注的信息 , 但是在日常获取信息的时候包含很多的冗余信息 , 为了简化我们的信息 , 我们就需要删除某一类的信息 , 今天就为大家带来两个函数:drop函数 。 我们今天就以租房信息为例 , 展开我们今天的介绍:
【删除|太好用了!一个函数删除一堆数据!】1.drop函数怎么用?
df.drop(需要删除的列或行)
2.租房数据的读取(大家可以在文章最后下载租房信息表格)
pd.read_csv('中国租房信息数据集.csv' , axis='选择的是行或者列' , index='行索引')
3.删除某一列
我们只需要知道具体小区、地址、价格等基本信息 , 不需要租房网站信息、链接 , 我们就可以将它进行删除 , 主要有两种表示方式 , 一种是直接通过columns指定其中的列名如下:
df.drop(columns=['租房网站名称''link'
)
另外一种是通过axis指定是删除行或者列:
df.drop(['租房网站名称''link'
axis=1)
这样我们就把这两列进行了删除:
4.删除某一行:
和删除某一列操作方法相同 , 我们既可以通过index指定行也可以通过axis指定行:
比如我们想要删除第一个房子信息:
df.drop(index=[0
) 第一种方法
df.drop([0
) 第二种方法 , 由于默认值为axis=0因此可以省略
租房信息下载 :提取码r85v
好了今天的文章就先到这里了 , 明天见!
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