Python Pandas DataFrame truncate方法用法及代码示例

Panda 的 DataFrame.truncate(~) 方法使用截断从 DataFrame 中提取行的子集。

1.before | int 或 string 或 date | optional

删除该索引值之前的所有值。忽略这一点意味着将从一开始就包含行/列。

2. after | int 或 string 或 date | optional

删除该索引值之后的所有值。忽略这一点意味着行/列将被包含到最后。

3. axis | int 或 string | optional

执行该方法所沿的轴：

轴	说明
`0` 或 `"index"`	截断行
`1` 或 `"columns"`	截断列

默认情况下，axis=0 。

4. copy | bool | optional

如果True，则将创建一个新的DataFrame。
如果 False ，则返回对源 DataFrame 的引用。这意味着修改 truncate(~) 返回的 DataFrame 也会修改源 DataFrame，反之亦然。

默认情况下，copy=True 。

考虑以下 DataFrame ：

df = pd.DataFrame({"A":[1,2,3,4], "B":[5,6,7,8]}, ["a","b","c","d"])
df



   A  B
a  1  5
b  2  6
c  3  7
d  4  8

要截断索引 "b" 之前和索引 "c" 之后的行：

df.truncate(before="b", after="c")   # or axis=0



   A  B
b  2  6
c  3  7

考虑以下 DataFrame ：

df = pd.DataFrame({"A":[1,2], "B":[3,4], "C":[5,6], "D":[7,8]})
df



   A  B  C  D
0  1  3  5  7
1  2  4  6  8

要截断列 "B" 之前和列 "C" 之后的列，请设置 axis=1 ：

df.truncate(before="B", after="C", axis=1)



   B  C
0  3  5
1  4  6

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品 Pandas DataFrame | truncate method。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。