熊猫获得所有列而没有一个[重复]
df.column_one
df[['column_one', 'column_two']]
我如何获得所有列没有一个特定的？
示例：如果我有一个包含n列的dataframecol_1、col_2、...col_n，如何获得没有col_n的所有列？
共有1个答案
试试这个：
df.drop(['col_n'], axis=1)
或
df.loc[:, df.columns != 'col_n']
或
df.loc[:, df.columns - ['col_n']]
df[df.columns.difference('col_n')]
df.filter(regex=r'^((?!col_n).*)$')
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我的问题是如何将一列拆分为多个列。我不知道为什么 不起作用。 例如，我想将“df_test”更改为“df_test2”。我看到了很多使用熊猫模块的例子。还有别的办法吗？提前感谢您。 df_test2
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问题内容： 我有一个数据框，其中包含一列ID，其他所有列都是我要为其计算z分数的数值。这是它的一个小节： 我的某些列包含不希望包含在z分数计算中的NaN值，因此我打算使用提供给此问题的解决方案：如何使用nans将zscore归一化熊猫列？ 我有兴趣将此解决方案应用于除ID列之外的所有列，以生成新的数据框，我可以使用以下格式将其另存为Excel文件： 所以基本上 如何计算每列的z分数（忽略NaN值）
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我有一份可能有出口问题的项目清单。我想得到一个重复项目的列表，这样我就可以手动比较它们。当我尝试使用熊猫复制方法时，它只返回第一个副本。有没有办法得到所有的副本，而不仅仅是第一个？ 我的数据集的一小部分如下所示： 我的代码目前看起来像这样： 有两个重复的项目。但是，当我使用上面的代码时，我只得到第一项。在API参考中，我看到了如何获得最后一项，但我希望获得所有这些项，以便我可以直观地检查它们，以了
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我正在从数据库中获取数据，我怀疑其中的所有数据都被简单地设置为string，而不是float、int等。当我将数据导入到pandas dataframe中时，所有数据都显示为字符串。 或 我试过str.isNumeric，但所有内容都显示为非数字。 我能做些什么来检测数值吗？
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我有一个这样的数据帧 已经服用了12天，60毫克百忧解4年 然后我想把它们连接在一个数组中。问题是可能有一些句子重复，但我仍然想保留所有句子，因此结果将是： 我尝试了这个链接和这个都在r。 我也尝试过这种方法： 但是由于我的数据帧中的一些行是重复的，它只给我其中的一个。在我的例子中，返回我这个： 提前感谢：）
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我肯定这是以前问过的，如果重复，对不起。假设我有以下数据框： 在“key”上执行groupby，我知道我们可以执行以下操作： 获取数组中所有'拆分'数据的最简单方法是什么？： 我不一定只按一个键进行分组，而是使用其他几个索引（例如“年”和“月”），这就是为什么我想使用groupby函数，但保留数组中所有分组的值。