pandas刪除某行或某列數(shù)據(jù)的實現(xiàn)示例
更新時間：2022年08月01日 11:22:24 作者：一位代碼
本文主要介紹了pandas刪除某行或某列數(shù)據(jù)的實現(xiàn)示例，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧
首先，創(chuàng)建一個DataFrame格式數(shù)據(jù)作為舉例數(shù)據(jù)。
# 創(chuàng)建一個DataFrame格式數(shù)據(jù)
data = {'a': ['a0', 'a1', 'a2'],
'b': ['b0', 'b1', 'b2'],
'c': [i for i in range(3)],
'd': 4}
df = pd.DataFrame(data)
print('舉例數(shù)據(jù)情況：\n', df)
注：DataFrame是最常用的pandas對象，使用pandas讀取數(shù)據(jù)文件后，數(shù)據(jù)就以DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲在內(nèi)存中。
pandas數(shù)據(jù)行列刪除，主要用到drop()和del函數(shù)，用法如下：
1、drop()函數(shù)
語法：
DataFrame.drop(labels,axis=0,level=None,inplace=False,errors='raise')
| 參數(shù) | 說明 |
|---|---|
| labels | 接收string或array，代表要刪除的行或列的標(biāo)簽（行名或列名）。無默認(rèn)值 |
| axis | 接收0或1，代表操作的軸（行或列）。默認(rèn)為0，代表行；1為列。 |
| level | 接收int或索引名，代表標(biāo)簽所在級別。默認(rèn)為None |
| inplace | 接收布爾值，代表操作是否對原數(shù)據(jù)生效，默認(rèn)為False |
| errors | errors='raise’會讓程序在labels接收到?jīng)]有的行名或者列名時拋出錯誤導(dǎo)致程序停止運行，errors='ignore’會忽略沒有的行名或者列名，只對存在的行名或者列名進(jìn)行操作。默認(rèn)為‘errors=‘raise’’。 |
實例1：刪除d列
df1 = df.drop(labels='d', axis=1)
print('刪除d列前：\n', df)
print('刪除d列后：\n', df1)
實例2：刪除第一行
df2 = df.drop(labels=0)
print('刪除前：\n', df)
print('刪除列：\n', df2)
實例3：同時刪除多行多列
df3 = df.drop(labels=['a', 'b'], axis=1) # 同時刪除a,b列
df4 = df.drop(labels=range(2)) # 等價于df.drop(labels=[0,1])
print('刪除前：\n', df)
print('刪除多列（a,b）:\n', df3)
print('刪除多行(第1,2行)：\n', df4)
注意：（1）、刪除列的操作時，axis參數(shù)不可省，因為axis默認(rèn)為0（行）；
（2）、沒有加入inplace參數(shù)，默認(rèn)不會對原來數(shù)據(jù)進(jìn)行修改，需要將結(jié)果賦值給新的變量。
2、del函數(shù)
語法：del df[‘列名’]
此操作會對原數(shù)據(jù)df進(jìn)行刪除，且一次只能刪除一列。
正確用法：
del df['d']
print('原地刪除d列后：\n', df)
錯誤用法:
del df[['a', 'b']] print(df)
以上就是pandas刪除某行某列數(shù)據(jù)的用法，drop()相對于del()來說，靈活性更高，更為實用。更多相關(guān)pandas刪除某行某列內(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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