ssm html实现网站开发网络营销包括

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。