0

0

Pandas Pop() 方法 | Python数据分析

WBOY

WBOY

发布时间:2024-08-29 12:48:03

|

1316人浏览过

|

来源于dev.to

转载

介绍

pandas pop() 方法 | python数据分析

在本实验中,我们将探索 python pandas 库中的 pop() 方法。 pop() 方法用于删除或删除 dataframe 中的指定项目并返回该项目。如果未找到指定的项目,该方法会引发 keyerror。

虚拟机提示

虚拟机启动完成后,点击左上角切换到notebook选项卡,访问jupyter notebook进行练习。

有时,您可能需要等待几秒钟 jupyter notebook 才能完成加载。由于 jupyter notebook 的限制,操作验证无法自动化。

如果您在学习过程中遇到问题,请随时询问labby。会后反馈,我们会及时为您解决问题。

立即学习Python免费学习笔记(深入)”;

导入pandas库

首先,我们需要导入 pandas 库才能使用 pop() 方法。

PHP5学习对象教程
PHP5学习对象教程

PHP5学习对象教程由美国人古曼兹、贝肯、瑞桑斯编著,简张桂翻译,电子工业出版社于2007年12月1日出版的关于PHP5应用程序的技术类图书。该书全面介绍了PHP 5中的新功能、编程方法及设计模式,还分析阐述了PHP 5中新的数据库连接处理、错误处理和XML处理等机制,帮助读者系统了解、熟练掌握和高效应用PHP。

下载
import pandas as pd

创建数据框

接下来,我们将使用 dataframe() 构造函数创建一个 dataframe 对象。我们将传递一个包含列标签及其相应值的字典。

df = pd.dataframe({'name': ['pooja', 'sindu', 'renuka'], 'age': [18, 25, 20], 'height': [145, 155, 165], 'weight': [45, 55, 65]})

从 dataframe 中删除一个项目

现在,我们可以使用 pop() 方法从 dataframe 中删除指定的项目。该方法以要弹出的列的标签作为参数。

df.pop('age')

打印修改后的dataframe

最后,我们可以打印修改后的dataframe来查看变化。

print(df)

这是完整的代码:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Name': ['Pooja', 'Sindu', 'Renuka'], 'Age': [18, 25, 20], 'Height': [145, 155, 165], 'Weight': [45, 55, 65]})

df.pop('Age')

print(df)

概括

在本实验中,我们学习了如何使用 python pandas 库中的 pop() 方法来删​​除或删除 dataframe 中的指定项目。我们还学习了如果在 dataframe 中找不到指定的项目,如何处理 keyerror。 pop() 方法是在 python 中操作和修改 dataframe 的有用工具。


? 立即练习:pandas dataframe pop 方法

想了解更多吗?

  • ? 学习最新的python技能树
  • ? 阅读更多 python 教程
  • ? 加入我们的 discord 或发推文@wearelabex

热门AI工具

更多
DeepSeek
DeepSeek

幻方量化公司旗下的开源大模型平台

豆包大模型
豆包大模型

字节跳动自主研发的一系列大型语言模型

通义千问
通义千问

阿里巴巴推出的全能AI助手

腾讯元宝
腾讯元宝

腾讯混元平台推出的AI助手

文心一言
文心一言

文心一言是百度开发的AI聊天机器人,通过对话可以生成各种形式的内容。

讯飞写作
讯飞写作

基于讯飞星火大模型的AI写作工具,可以快速生成新闻稿件、品宣文案、工作总结、心得体会等各种文文稿

即梦AI
即梦AI

一站式AI创作平台,免费AI图片和视频生成。

ChatGPT
ChatGPT

最最强大的AI聊天机器人程序,ChatGPT不单是聊天机器人,还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

相关专题

更多
Python 时间序列分析与预测
Python 时间序列分析与预测

本专题专注讲解 Python 在时间序列数据处理与预测建模中的实战技巧,涵盖时间索引处理、周期性与趋势分解、平稳性检测、ARIMA/SARIMA 模型构建、预测误差评估,以及基于实际业务场景的时间序列项目实操,帮助学习者掌握从数据预处理到模型预测的完整时序分析能力。

76

2025.12.04

Python 数据清洗与预处理实战
Python 数据清洗与预处理实战

本专题系统讲解 Python 在数据清洗与预处理中的核心技术,包括使用 Pandas 进行缺失值处理、异常值检测、数据格式化、特征工程与数据转换,结合 NumPy 高效处理大规模数据。通过实战案例,帮助学习者掌握 如何处理混乱、不完整数据,为后续数据分析与机器学习模型训练打下坚实基础。

11

2026.01.31

PHP 命令行脚本与自动化任务开发
PHP 命令行脚本与自动化任务开发

本专题系统讲解 PHP 在命令行环境(CLI)下的开发与应用,内容涵盖 PHP CLI 基础、参数解析、文件与目录操作、日志输出、异常处理,以及与 Linux 定时任务(Cron)的结合使用。通过实战示例,帮助开发者掌握使用 PHP 构建 自动化脚本、批处理工具与后台任务程序 的能力。

62

2025.12.13

Golang 测试体系与代码质量保障:工程级可靠性建设
Golang 测试体系与代码质量保障:工程级可靠性建设

Go语言测试体系与代码质量保障聚焦于构建工程级可靠性系统。本专题深入解析Go的测试工具链(如go test)、单元测试、集成测试及端到端测试实践,结合代码覆盖率分析、静态代码扫描(如go vet)和动态分析工具,建立全链路质量监控机制。通过自动化测试框架、持续集成(CI)流水线配置及代码审查规范,实现测试用例管理、缺陷追踪与质量门禁控制,确保代码健壮性与可维护性,为高可靠性工程系统提供质量保障。

6

2026.02.28

Golang 工程化架构设计:可维护与可演进系统构建
Golang 工程化架构设计:可维护与可演进系统构建

Go语言工程化架构设计专注于构建高可维护性、可演进的企业级系统。本专题深入探讨Go项目的目录结构设计、模块划分、依赖管理等核心架构原则,涵盖微服务架构、领域驱动设计(DDD)在Go中的实践应用。通过实战案例解析接口抽象、错误处理、配置管理、日志监控等关键工程化技术,帮助开发者掌握构建稳定、可扩展Go应用的最佳实践方法。

5

2026.02.28

Golang 性能分析与运行时机制:构建高性能程序
Golang 性能分析与运行时机制:构建高性能程序

Go语言以其高效的并发模型和优异的性能表现广泛应用于高并发、高性能场景。其运行时机制包括 Goroutine 调度、内存管理、垃圾回收等方面,深入理解这些机制有助于编写更高效稳定的程序。本专题将系统讲解 Golang 的性能分析工具使用、常见性能瓶颈定位及优化策略,并结合实际案例剖析 Go 程序的运行时行为,帮助开发者掌握构建高性能应用的关键技能。

8

2026.02.28

Golang 并发编程模型与工程实践:从语言特性到系统性能
Golang 并发编程模型与工程实践:从语言特性到系统性能

本专题系统讲解 Golang 并发编程模型,从语言级特性出发,深入理解 goroutine、channel 与调度机制。结合工程实践,分析并发设计模式、性能瓶颈与资源控制策略,帮助将并发能力有效转化为稳定、可扩展的系统性能优势。

14

2026.02.27

Golang 高级特性与最佳实践:提升代码艺术
Golang 高级特性与最佳实践:提升代码艺术

本专题深入剖析 Golang 的高级特性与工程级最佳实践,涵盖并发模型、内存管理、接口设计与错误处理策略。通过真实场景与代码对比,引导从“可运行”走向“高质量”,帮助构建高性能、可扩展、易维护的优雅 Go 代码体系。

17

2026.02.27

Golang 测试与调试专题:确保代码可靠性
Golang 测试与调试专题:确保代码可靠性

本专题聚焦 Golang 的测试与调试体系,系统讲解单元测试、表驱动测试、基准测试与覆盖率分析方法,并深入剖析调试工具与常见问题定位思路。通过实践示例,引导建立可验证、可回归的工程习惯,从而持续提升代码可靠性与可维护性。

2

2026.02.27

热门下载

更多
网站特效
/
网站源码
/
网站素材
/
前端模板

精品课程

更多
相关推荐
/
热门推荐
/
最新课程
最新Python教程 从入门到精通
最新Python教程 从入门到精通

共4课时 | 22.5万人学习

Django 教程
Django 教程

共28课时 | 4.6万人学习

SciPy 教程
SciPy 教程

共10课时 | 1.7万人学习

关于我们 免责申明 举报中心 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新
php中文网:公益在线php培训,帮助PHP学习者快速成长!
关注服务号 技术交流群
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送

Copyright 2014-2026 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号