【Python数据分析】pandas, DataFrame, Index的方法delete和drop的区别

最新推荐文章于 2024-03-17 20:29:58 发布

JianJuly

最新推荐文章于 2024-03-17 20:29:58 发布

阅读量6.5k

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： python 图像处理&数据处理文章标签： python pandas

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/JianJuly/article/details/80217632

python 同时被 2 个专栏收录

36 篇文章

订阅专栏

图像处理&数据处理

18 篇文章

订阅专栏

本文介绍了Pandas中Index类的两种删除方法：delete和drop。delete通过指定索引位置来删除元素，而drop则通过传递具体的索引值来实现删除。通过示例展示了这两种方法的具体用法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

delete和drop都是Index类删除索引的方法
《利用Python进行数据分析》一书对二者的描述如下

delete 删除索引i处的元素，并得到新的Index
drop 删除传入的值，并得到新的Index

事实上，delete接受的参数是数字下标，而drop接受的参数是具体的索引值

import numpy as np  
import pandas as pd  
from pandas import Series, DataFrame  
  
  
obj = Series(range(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])  
index = obj.index  
print('原索引：', index)  
print('方法drop：',index.drop('b'))  
print('方法delete：',index.delete(4))

输出：

原索引： Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')  
方法drop： Index(['a', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')  
方法delete： Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')