dataframe删除语句

最新推荐文章于 2023-05-05 10:46:40 发布

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文章标签： python pandas 数据分析

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_67532645/article/details/129524756

本文介绍了如何利用pandas的drop方法删除DataFrame的数据。drop函数通过指定标签、轴参数来实现行或列的删除，并可以选择是否就地修改原数据。

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删除DataFrame的某列或某行数据

df.drop()通过指定标签名称和相应的轴，或直接给定索引或列名称来删除行或列

参数：

labels：要删除的行或列，用列表给出

axis：默认为0，指要删除的是行，删除列时需指定axis为1

index ：直接指定要删除的行，删除多行可以使用列表作为参数

columns：直接指定要删除的列，删除多列可以使用列表作为参数

inplace: 默认为False，该删除操作不改变原数据；inplace = True时，改变原数据

drop方法的用法：drop(labels, axis=0, level=None, inplace=False, errors='raise')

# 删除数据 DataFrame.drop()
import pandas as pd
 
df = pd.DataFrame([['x','x',1],['x','x',1],['z','x',2]], columns = ['A','B','C'])
 
# 删除指定行
res1 = df.drop([0,1])
res2 = df.drop(index = [0,1])
 
# 删除指定列
res3 = df.drop(['B','C'], axis = 1)
res4 = df.drop(columns = ['B','C'])

# 删除指定的某几行（非连续的）
res5=df.drop(labels=[1,3],axis=0)   # axis=0 表示按行删除，删除第1行和第3行

# 要删除连续的多行可以用range(),删除连续的多列不能用此方法
res6=df.drop(labels=range(1,4),axis=0)   # axis=0 表示按行删除，删除索引值是第1行至第3行的正行数据