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Pandas?DataFrame.drop()刪除數(shù)據(jù)的方法實(shí)例

更新時(shí)間：2022年07月04日 10:34:54 作者：山茶花開時(shí)。

pandas作為數(shù)據(jù)分析強(qiáng)大的庫,是基于numpy數(shù)組構(gòu)建的,專門用來處理表格和混雜的數(shù)據(jù),下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Pandas?DataFrame.drop()刪除數(shù)據(jù)的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

語法

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

參數(shù)

1.labels:要?jiǎng)h除的列或者行，如果要?jiǎng)h除多個(gè)，傳入列表

2.axis:軸的方向，0為行，1為列，默認(rèn)為0

3.index:指定的一行或多行

4.columns:指定的一列或多列

5.level:索引層級，將刪除此層級

6.inplace:布爾值，是否生效

7.errors:ignore或raise，默認(rèn)為raise，如果為ignore，則容忍錯(cuò)誤，僅刪除現(xiàn)有標(biāo)簽

# 刪除數(shù)據(jù) DataFrame.drop()
import pandas as pd
 
df = pd.DataFrame([['x','x',1],['x','x',1],['z','x',2]], columns = ['A','B','C'])
 
# 刪除指定行
res1 = df.drop([0,1])
res2 = df.drop(index = [0,1])
 
# 刪除指定列
#res3該方法一定要指定axis = 1,否則會報(bào)錯(cuò)
res3 = df.drop(['B','C'], axis = 1)
res4 = df.drop(columns = ['B','C'])

結(jié)果展示

df

res1

res2

res3

res4

刪除表中的某一行或者某一列更明智的方法是使用drop，它不改變原有的df中的數(shù)據(jù)，而是返回另一個(gè)dataframe來存放刪除后的數(shù)據(jù)

擴(kuò)展

del與drop的區(qū)別

在Python中del和drop方法都能夠刪除dataframe中的列數(shù)據(jù)，但兩者也有著些許區(qū)別:

1. del屬于Python的內(nèi)置函數(shù)函數(shù)，drop屬于pandas中的內(nèi)置函數(shù)

2. del 刪除列

drop 刪除行和列（默認(rèn)行）

3. drop一次可以處理多個(gè)項(xiàng)目；del一次只能操作一個(gè)

4. drop可以就地操作或返回副本；del僅是就地操作

5. 兩種函數(shù)在執(zhí)行效率上很接近，但是在較大數(shù)據(jù)上，drop函數(shù)優(yōu)勢更明顯，尤其是在處理多列數(shù)據(jù)時(shí)

del crime['Total']
crime=crime.drop(['Total'],axis=1)

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Pandas DataFrame.drop()刪除數(shù)據(jù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas DataFrame.drop()刪除數(shù)據(jù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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