Python基础Pandas的drop()用法示例详解

简介

在数据分析过程中，通常需要进行数据处理，其中删除不需要的行或列是常见的操作。Pandas库是Python数据分析的重要工具之一，提供了丰富的数据处理方法。其中，drop()是Pandas的重要方法之一，用户可以使用该函数来删除DataFrame或Series中不需要的行或列。

drop方法的语法

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

• labels：通过行或列的名称指定删除项。
• axis：指定是删除行还是列，0表示删除行，1表示删除列。
• index：通过行索引(labels)指定删除行。
• columns：通过列标签(labels)指定删除列。
• level：对于多重索引，指定删除的轴级别。
• inplace：表示是否原地修改，True表示修改原数据。
• errors：指定对labels参数出现的异常处理方式，值为'raise'或'ignore'。

示例说明一

下面给出一个删除行的示例说明，假设我们有一个如下的DataFrame数据：

import pandas as pd

data = {'name':['Tom', 'Bob', 'Joe', 'Alice', 'Jerry'],
        'age':[18, 20, 19, 21, 22],
        'gender':['M', 'M', 'M', 'F', 'M'],
        'class':['A', 'B', 'A', 'A', 'B']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

    name  age gender class
0    Tom   18      M     A
1    Bob   20      M     B
2    Joe   19      M     A
3  Alice   21      F     A
4  Jerry   22      M     B

我们想要删除index为0和2的两行数据，可以使用如下代码：

df.drop([0, 2], inplace=True)
print(df)

    name  age gender class
1    Bob   20      M     B
3  Alice   21      F     A
4  Jerry   22      M     B

在上述代码中，使用了df.drop([0, 2], inplace=True)来删除index为0和2的两行数据。inplace=True表示修改原数据。

示例说明二

下面给出一个删除列的示例说明，假设我们有一个如下的DataFrame数据：

import pandas as pd

data = {'name':['Tom', 'Bob', 'Joe', 'Alice', 'Jerry'],
        'age':[18, 20, 19, 21, 22],
        'gender':['M', 'M', 'M', 'F', 'M'],
        'class':['A', 'B', 'A', 'A', 'B']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

    name  age gender class
0    Tom   18      M     A
1    Bob   20      M     B
2    Joe   19      M     A
3  Alice   21      F     A
4  Jerry   22      M     B

我们想要删除class列，可以使用如下代码：

df.drop(columns=['class'], inplace=True)
print(df)

    name  age gender
0    Tom   18      M
1    Bob   20      M
2    Joe   19      M
3  Alice   21      F
4  Jerry   22      M

在上述代码中，使用了df.drop(columns=['class'], inplace=True)来删除class列数据。inplace=True表示修改原数据。

结束语

本文简要描述了pandas库中的drop()方法，介绍了该方法的语法和使用方法，并给出了两个具体的示例来说明如何使用该方法删除不需要的行或列。希望这篇文章能够对正在学习pandas库的读者提供一些帮助。

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/17351.html