Python | Панды TimedeltaIndex.delete
Python - отличный язык для анализа данных, в первую очередь из-за фантастической экосистемы пакетов Python, ориентированных на данные. Pandas - один из таких пакетов, который значительно упрощает импорт и анализ данных.
Pandas TimedeltaIndex.delete() function make a new DatetimeIndex with passed location deleted. The function can delete more than one locations at a time. It takes the index of the label to be deleted as the parameter.
Syntax : TimedeltaIndex.delete(loc)
Parameters :
loc : Indicate which sub-arrays to remove.Return : new_index : TimedeltaIndex
Example #1: Use TimedeltaIndex.delete() function to delete the passed index from the TimedeltaIndex object.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Create the TimedeltaIndex objecttidx = pd.TimedeltaIndex(data =["06:05:01.000030", "+23:59:59.999999", "22 day 2 min 3us 10ns", None]) # Print the TimedeltaIndex objectprint(tidx) |
Выход :
Now we will use the TimedeltaIndex.delete() function to delete the value at 1st index.
Note : The index value begins from 0.
# delete the passed indextidx.delete(1) |
Output :
As we can see in the output, the TimedeltaIndex.delete() function has deleted the passed index and has returned a new object.
Example #2: Use TimedeltaIndex.delete() function to delete the passed index from the TimedeltaIndex object.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Create the first TimedeltaIndex objecttidx = pd.TimedeltaIndex(start ="1 days 02:00:12.001124", periods = 8, freq ="N", name ="Koala") # Print the TimedeltaIndex objectprint(tidx) |
Выход :
Now we will use the TimedeltaIndex.delete() function to delete the value at the passed index.
Note : The index value begins from 0.
# delete the passed indexestidx.delete([2, 3, 4]) |
Output :
As we can see in the output, the TimedeltaIndex.delete() function has deleted the passed indexes and has returned a new object.
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.