【Pandas】pandas DataFrame pop
Pandas2.2 DataFrame
Indexing, iteration
方法 | 描述 |
---|---|
DataFrame.head([n]) | 用于返回 DataFrame 的前几行 |
DataFrame.at | 快速访问和修改 DataFrame 中单个值的方法 |
DataFrame.iat | 快速访问和修改 DataFrame 中单个值的方法 |
DataFrame.loc | 用于基于标签(行标签和列标签)来访问和修改 DataFrame 中的数据 |
DataFrame.iloc | 用于基于整数位置(行号和列号)来访问和修改 DataFrame 中的数据 |
DataFrame.insert(loc, column, value[, …]) | 用于在 DataFrame 的指定位置插入一个新的列 |
DataFrame.iter() | 用于迭代 DataFrame 的列名 |
DataFrame.items() | 用于迭代 DataFrame 的列名和列数据 |
DataFrame.keys() | 返回 DataFrame 的列名 |
DataFrame.iterrows() | 用于逐行迭代 DataFrame |
DataFrame.itertuples([index, name]) | 用于逐行迭代 DataFrame |
DataFrame.pop(item) | 用于从 DataFrame 中删除指定列 |
pandas.DataFrame.pop()
pandas.DataFrame.pop(item)
方法用于从 DataFrame 中删除指定列,并返回该列的数据。这个方法会直接修改原始 DataFrame,移除指定的列。
参数
item
:要删除的列名(字符串)。
返回值
- 返回被删除的列的数据,类型为
pandas.Series
。
示例
假设我们有一个 DataFrame 如下:
import pandas as pddata = {'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6],'C': [7, 8, 9]
}df = pd.DataFrame(data)
print("原始 DataFrame:")
print(df)
输出:
原始 DataFrame:A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
使用 pop
方法删除列 ‘B’:
popped_column = df.pop('B')
print("\n被删除的列 'B':")
print(popped_column)print("\n删除列 'B' 后的 DataFrame:")
print(df)
输出:
被删除的列 'B':
0 4
1 5
2 6
Name: B, dtype: int64删除列 'B' 后的 DataFrame:A C
0 1 7
1 2 8
2 3 9
可以看到,列 ‘B’ 已经从原始 DataFrame 中被移除,并且 pop
方法返回了被删除的列 ‘B’ 的数据。
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