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Python drop()刪除行列的操作方法

 更新時間:2023年04月11日 11:10:02   作者:紫昂張  
這篇文章主要介紹了Python drop()刪除行列的操作方法,本文給大家介紹的非常詳細,對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下

在進行特征工程、劃分數(shù)據(jù)集的工作中,drop()函數(shù)都能派上用場。它可以輕松剔除數(shù)據(jù)、操作列和操作行等。

drop()詳細的語法如下:

刪除行是index,刪除列是columns:

DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)

參數(shù):

labels:要刪除的行或列的標簽,可以是單個標簽,也可以是標簽列表。

axis:要刪除的行或列的軸,0表示行,1表示列。

index:要刪除的行的索引,可以是單個索引,也可以是索引列表。

columns:要刪除的列的列名,可以是單個列名,也可以是列名列表。

inplace:是否在原DataFrame上進行操作,默認為False,即不在原DataFrame上進行操作。

刪除列

使用場景1:刪除不需要的特征。

例如:有些特征對結(jié)果的影響不大,就可以把與因變量不相關(guān)的自變量刪掉;為了避免多重共線性,要把有強相關(guān)關(guān)系的自變量刪掉。

df = data.drop(data[['RowNumber','CustomerId','Surname']],axis=1)
df

代碼講解:

data是數(shù)據(jù)集,兩個中括號代表DataFrame格式,里面篩選了3個要刪除的字段;

axis=1代表操作列;

運行結(jié)果:

使用場景2:把因變量刪掉

# 自變量、因變量
x_data = df.drop(['Exited'],axis=1)
y_data = df['Exited']
x_data

代碼講解:

drop()函數(shù)里面填寫要刪除的字段,表示從df中刪除名為“Exited”的列;

['Exited']這一個字段是我們要剔除的因變量,單個字段可以這樣表示;

運行結(jié)果:

刪除行

使用場景3:在劃分數(shù)據(jù)集的時候,生成了訓(xùn)練集,把被分到訓(xùn)練集的樣本剔除掉,剩下的就是測試集了。

#劃分訓(xùn)練集
train_data = data.sample(frac = 0.8, random_state = 0)
#測試集
test_data = data.drop(train_data.index)

代碼講解:

drop()函數(shù)里面填行索引可以刪除掉行;

train_data是我們劃分好的訓(xùn)練集,train_data.index表示行索引;

axis=0,表示的是刪除行,也可以不寫,是默認值;

到此這篇關(guān)于Python drop()刪除行列的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python drop()刪除行列內(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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