Python drop()刪除行列的操作方法
在進(jìn)行特征工程、劃分?jǐn)?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(xì)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(biāo)簽，可以是單個(gè)標(biāo)簽，也可以是標(biāo)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(gè)索引，也可以是索引列表。
columns：要刪除的列的列名，可以是單個(gè)列名，也可以是列名列表。
inplace：是否在原DataFrame上進(jìn)行操作，默認(rèn)為False，即不在原DataFrame上進(jìn)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(qiáng)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(gè)中括號代表DataFrame格式，里面篩選了3個(gè)要刪除的字段；
axis=1代表操作列；
運(yùn)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(gè)字段是我們要剔除的因變量，單個(gè)字段可以這樣表示；
運(yùn)行結(jié)果：
刪除行
使用場景3：在劃分?jǐn)?shù)據(jù)集的時(shí)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(rèn)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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