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Python 使用Pandas.drop()从DataFrame中删除行/列

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下面是Python使用Pandas.drop()方法从DataFrame中删除行/列的完整攻略。

Pandas.drop()方法简介

首先，介绍一下Pandas.drop()方法。它是Pandas库中的一个函数，用于从DataFrame中删除行或列。

该方法的基本语法如下：

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

参数说明：

  • labels：可选参数，表示要删除的行或列。
  • axis：可选参数，表示要删除的轴，0表示行，1表示列，默认为0。
  • index：可选参数，用于指定要删除的索引值，不能与labels参数同时使用。
  • columns：可选参数，用于指定要删除的列名，不能与labels参数同时使用。
  • level：可选参数，表示要删除的索引等级。
  • inplace：可选参数，表示是否在原DataFrame上直接删除而不返回一个新的副本，默认为False。
  • errors：可选参数，表示要怎样处理无效的标签。

删除行

在Python中，可以使用Pandas.drop()方法来删除DataFrame中的行。假设有一个如下的DataFrame：

import pandas as pd

data = {"name": ["Tom", "Jerry", "Merry", "David", "Bob"],
        "age": [23, 28, 31, 25, 19],
        "gender": ["M", "M", "F", "M", "M"]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果为：

    name  age gender
0    Tom   23      M
1  Jerry   28      M
2  Merry   31      F
3  David   25      M
4    Bob   19      M

假设要删除索引为2和4的两行，可以使用如下代码：

df.drop([2, 4], inplace=True)
print(df)

输出结果为：

    name  age gender
0    Tom   23      M
1  Jerry   28      M
3  David   25      M

其中，[2, 4]表示要删除的行的索引。

删除列

除了删除行，还可以使用Pandas.drop()方法来删除DataFrame中的列。假设有一个如下的DataFrame：

import pandas as pd

data = {"name": ["Tom", "Jerry", "Merry", "David", "Bob"],
        "age": [23, 28, 31, 25, 19],
        "gender": ["M", "M", "F", "M", "M"]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果为：

    name  age gender
0    Tom   23      M
1  Jerry   28      M
2  Merry   31      F
3  David   25      M
4    Bob   19      M

假设要删除age这一列，可以使用如下代码：

df.drop("age", axis=1, inplace=True)
print(df)

输出结果为：

    name gender
0    Tom      M
1  Jerry      M
2  Merry      F
3  David      M
4    Bob      M

其中，axis=1表示要删除的是列，"age"表示要删除的是哪一列。

总结

到这里，就介绍了Python使用Pandas.drop()方法从DataFrame中删除行/列的完整攻略，包括方法的基本语法、删除行、删除列等。希望可以对大家的学习有所帮助。

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