Der einfachste Weg, Arrays in Python zu verketten, ist die Verwendung der Funktion numpy.concatenate, die die folgende Syntax verwendet:
numpy.concatenate((a1, a2, ….), axis = 0)
wo:
- a1, a2 …: Die …
Oft möchten Sie möglicherweise mehrere Spalten gleichzeitig aus einem Dataframe in R löschen.
Der einfachste Weg, dies zu tun, ist mit der folgenden Syntax:
df[ , c('column_name1', 'column_name2')] <- list(NULL)
Die folgende Syntax zeigt beispielsweise, wie die Spalten 2 und 3 aus einem bestimmten Dataframe gelöscht werden:
#Dataframe erstellen
df <- data.frame(var1=c(1, 3, 2, 9, 5),
var2=c(7, 7, 8, 3, 2),
var3=c(3, 3, 6, 6, 8),
var4=c(1, 1, 2, 8, 7))
#Löschen Sie die Spalten 2 und 3 aus dem Dataframe
df[ , c('var2', 'var3')] <- list(NULL)
#Dataframe anzeigen
df
var1 var4
1 1 1
2 3 1
3 2 2
4 9 8
5 5 7
Wir können Spalten auch nach ihrem Index löschen:
#Dataframe erstellen
df <- data.frame(var1=c(1, 3, 2, 9, 5),
var2=c(7, 7, 8, 3, 2),
var3=c(3, 3, 6, 6, 8),
var4=c(1, 1, 2, 8, 7))
#Spalten in Position 2 und 3 löschen
df[ , c(2, 3)] <- list(NULL)
#Dataframe anzeigen
df
var1 var4
1 1 1
2 3 1
3 2 2
4 9 8
5 5 7
Und wir können die folgende Syntax verwenden, um alle Spalten in einem Bereich zu löschen:
#Dataframe erstellen
df <- data.frame(var1=c(1, 3, 2, 9, 5),
var2=c(7, 7, 8, 3, 2),
var3=c(3, 3, 6, 6, 8),
var4=c(1, 1, 2, 8, 7))
#Spalten im Bereich 1 bis 3 löschen
df[ , 1:3] <- list(NULL)
#Dataframe anzeigen
df
var4
1 1
2 1
3 2
4 8
5 7
Im Allgemeinen wird empfohlen, Spalten nach ihrem Namen und nicht nach ihrer Position zu löschen, da sich die Positionen ändern können, wenn Sie Spalten hinzufügen oder neu anordnen.
Durch die Verwendung von Spaltennamen stellen Sie sicher, dass Sie die richtigen Spalten unabhängig von ihrer Position löschen.
So durchlaufen Sie Spaltennamen in R
So kombinieren Sie zwei Spalten zu einer in R
Der einfachste Weg, Arrays in Python zu verketten, ist die Verwendung der Funktion numpy.concatenate, die die folgende Syntax verwendet:
numpy.concatenate((a1, a2, ….), axis = 0)
wo:
Häufig möchten Sie möglicherweise nur die Anzahl der Zeilen in einem pandas-DataFrame zählen, die bestimmte Kriterien erfüllen.
Glücklicherweise ist dies mit der folgenden grundlegenden Syntax einfach zu bewerkstelligen:
sum(df …