python中如何删除某列或者某行--用drop函数

本文将介绍如何使用Python中的pandas库进行数据处理和数据清洗,包括数据加载、列选择、删除指定列和行,以及数据框的基础操作。通过实际案例,详细解析了数据预处理的重要步骤。
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import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame
from pandas import Series
df1= DataFrame(
                {"handsome":["timo","anni","timo"],
                "smart":["mike","anni","mike"],
                "beautiful":["lisa","tom","nike"]})
print(df1)
  handsome smart beautiful
0     timo  mike      lisa
1     anni  anni       tom
2     timo  mike      nike

1、df.drop(["列名"],axis=1)

df1.drop(["handsome","smart"],axis=1)#删除列名为handsome和smart的整列

2、df.drop(columns=["列名"])

df1.drop(columns=["handsome","smart"])#删除列名为handsome和smart的整列

3、df.drop([0,1])

df1.drop([0,1])#删除索引为0、1的整行

4、小结:

在drop函数后面用shift+tab可以查看函数的参数明细,如下:

默认参数axis=0,表示对行进行操作,如需对列进行操作需要更改默认参数为axis=1,

默认参数inplace=False,表示该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe,如需直接在原数据上进行删除操作,需要更改默认参数为inplace=True

df1.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

 

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