Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно Python Pandas Tutorial | Drop Rows and Columns of a Pandas Dataset - P1 или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
Python Pandas Tutorial | Drop Rows and Columns of a Pandas Dataset - P1 Topics to be covered: 1. Dropping a Single Column of a dataset. 2. Dropping multiple Column of a dataset. 3. Dropping the Column of a dataset based on the Column Index. 4. Dropping the Multiple Column of a dataset based on the Column Index. import pandas as pd import numpy as np dataset = pd.read_csv('train.csv') 1 Dropping a Single Column of a dataset based on the column name df1 = dataset.drop('Name',axis=1) print(df1.head()) 2.Dropping multiple Column of a dataset based on the column name df1 = df1.drop(['Pclass','Cabin'],axis=1) print(df1.head()) 3. Dropping the Column of a dataset based on the Column Index df1 = df1.drop(df1.columns[1],axis=1) print(df1.head()) 4. Dropping the Multiple Column of a dataset based on the Column Index df2 = df1.drop(df1.columns[[1,3]],axis=1) print(df2.head()) 5. Deleting rows of a dataset and copying the resultant dataset to a new dataframe df3 = df2.drop(df2.index[[1,3]]) print(df3.head()) 6. Drop the Duplicate Values based on some conditions df3 = df3[df3['Embarked'] != 'S'].head() print(df3.head()) Dup = df3.drop_duplicates().head() Dup = Dup.drop_duplicates(subset=['Embarked']) print(Dup) Dup1 = df3.drop_duplicates(subset=['Embarked'], keep='last') print(Dup1)