Come faccio a rilasciare DataFrame panda?
Come faccio a rilasciare DataFrame panda?

Video: Come faccio a rilasciare DataFrame panda?

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Video: Pandas : How do I release memory used by a pandas dataframe? 2024, Novembre
Anonim

Cancellare righe e colonne da DataFrame , panda usa il " gocciolare " funzione. Cancellare una colonna, o più colonne, utilizzare il nome della colonna o delle colonne e specificare "asse" come 1. In alternativa, come nell'esempio seguente, è stato aggiunto il parametro "colonne" in panda che elimina la necessità di "asse".

Semplicemente, come faccio a eliminare una riga in un DataFrame Panda?

Elimina un multiplo righe per posizione indice in DataFrame Come df. gocciolare () la funzione accetta solo un elenco di nomi di etichette di indice, quindi per Elimina il righe per posizione dobbiamo creare un elenco di nomi di indice dalle posizioni e poi passarlo a gocciolare (). Poiché il valore predefinito di inPlace è false, i contenuti di dfObj non verranno modificati.

Ci si potrebbe anche chiedere, come si rilascia una colonna in Python? Righe o colonne possono essere rimosse utilizzando l'etichetta dell'indice o il nome della colonna utilizzando questo metodo.

  1. Sintassi: DataFrame.drop(labels=Nessuno, asse=0, indice=Nessuno, colonne=Nessuno, livello=Nessuno, inplace=False, errori='alza')
  2. Parametri:
  3. Tipo restituito: Dataframe con valori eliminati.

Anche la domanda è: cos'è la caduta di DF?

panda . DataFrame . gocciolare . Gocciolare etichette specificate da righe o colonne. Rimuovere righe o colonne specificando i nomi delle etichette e l'asse corrispondente oppure specificando direttamente i nomi di indici o colonne. Quando si utilizza un multi-indice, etichette su diversi livelli Potere essere rimosso specificando il livello.

Come posso unire due DataFrame in panda?

Per aderire queste DataFrame , panda fornisce multiplo funzioni come concat(), unire (), aderire (), ecc. In questa sezione, ti eserciterai a usare unire () funzione di panda . Puoi notare che DataFrame ora sono fusi in un unico DataFrame in base ai valori comuni presenti nella colonna id di entrambi i DataFrame.

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