Python的pandas的dataframe的drop方法，删除行、列

版权声明&＃xff1a;转载请注明作者&＃xff08;独孤尚良dugushangliang&＃xff09;出处&＃xff1a;https://blog.csdn.net/dugushangliang/article/details/118548909

参阅&＃xff1a;https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.drop.html

DataFrame.drop(labels&＃61;None, axis&＃61;0, index&＃61;None, columns&＃61;None, level&＃61;None, inplace&＃61;False, errors&＃61;&＃39;raise&＃39;)

上图为dataframe的drop方法中各个参数的说明。 

正文如下&＃xff1a;

import pandas as pd
import numpy as npdf &＃61; pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4),columns&＃61;[&＃39;A&＃39;, &＃39;B&＃39;, &＃39;C&＃39;, &＃39;D&＃39;])

上图是df的数据结构。

inplace默认为False&＃xff0c;不动原数据&＃xff0c;返回修改后的数据。如果设置了inplace&＃61;True&＃xff0c;则直接修改原数据&＃xff0c;返回空值。

#不修改原数据&＃xff0c;返回删除B、C列的数据。
df2&＃61;df.drop([&＃39;B&＃39;, &＃39;C&＃39;], axis&＃61;1)
#执行此操作前后&＃xff0c;df无变化&＃xff0c;df2有变化#原数据删除B、C列&＃xff0c;无返回
df2&＃61;df.drop([&＃39;B&＃39;, &＃39;C&＃39;], axis&＃61;1,inplace&＃61;True)
#执行此操作前后&＃xff0c;df有变化&＃xff0c;df2为空值

下面的代码是回字的几种写法&＃xff1a; 

#删除B、C列
df2&＃61;df.drop([&＃39;B&＃39;, &＃39;C&＃39;], axis&＃61;1)
df2&＃61;df.drop(columns&＃61;[&＃39;B&＃39;, &＃39;C&＃39;])#通过索引删除行
df2&＃61;df.drop([0, 1])
df2&＃61;df.drop([0, 1], axis&＃61;0)
df2&＃61;df.drop(index&＃61;[0, 1])

 level这个参数是针对多级索引的操作。

midx &＃61; pd.MultiIndex(levels&＃61;[[&＃39;lama&＃39;, &＃39;cow&＃39;, &＃39;falcon&＃39;], [&＃39;speed&＃39;, &＃39;weight&＃39;, &＃39;length&＃39;]],codes&＃61;[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2],[0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]])
df &＃61; pd.DataFrame(index&＃61;midx, columns&＃61;[&＃39;big&＃39;, &＃39;small&＃39;],data&＃61;[[45, 30], [200, 100], [1.5, 1], [30, 20],[250, 150], [1.5, 0.8], [320, 250],[1, 0.8], [0.3, 0.2]])

#删除cow行&＃xff0c;small列
df.drop(index&＃61;&＃39;cow&＃39;, columns&＃61;&＃39;small&＃39;)

#删除二级索引length
df.drop(index&＃61;&＃39;length&＃39;, level&＃61;1)

 如果没有加level&＃61;1&＃xff0c;则程序报错。

独孤尚良dugushangliang——著