python基礎(chǔ)pandas的drop()用法示例詳解
更新時(shí)間：2023年04月11日 11:19:09 作者：Li_GaoGao
這篇文章主要介紹了python基礎(chǔ)pandas的drop()用法,本文通過(guò)實(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值，需要的朋友可以參考下
python基礎(chǔ)pandas的drop()用法
做數(shù)據(jù)處理得時(shí)候用到了pandas,體驗(yàn)不錯(cuò)，記錄如下：
import pandas as pd import numpy as np
直接可以用pandas生成隨機(jī)數(shù)組
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),index = list('abcde'),columns = ['one','two','three'])
假設(shè)其中存在空數(shù)：
df.ix[1,:-1] = np.nan #第二行，排除倒數(shù)第一個(gè)都是Nan df.ix[1:-1,2] = np.nan #第三列，排除第一個(gè)和最后一個(gè)都是Nan
把Nan的全部刪掉
print('\n',df.dropna())
有選擇的刪，而不是刪Nan
print(df.drop(['one'],axis=1)) print(df.drop(['a','c'],axis = 0))
補(bǔ)充：python pandas 之drop()函數(shù)
drop函數(shù)的使用
（1）drop() 刪除行和列
drop([ ],axis=0,inplace=True)
- drop([])，默認(rèn)情況下刪除某一行；
- 如果要?jiǎng)h除某列，需要axis=1；
- 參數(shù)inplace 默認(rèn)情況下為False，表示保持原來(lái)的數(shù)據(jù)不變，True 則表示在原來(lái)的數(shù)據(jù)上改變。
import pandas as pd
import numpy as np
data=pd.DataFrame(np.arange(20).reshape((5,4)),columns=list('ABCD'),index=['a','b','c','d','e'])
print(data)
print('*'*40)
print(data.drop(['a'])) #刪除a 行，默認(rèn)inplace=False,
print('*'*40)
print(data)# data 沒(méi)有變化
print('*'*40)
print(data.drop(['A'],axis=1))#刪除列
print('*'*40)
print(data.drop(['A'],axis=1,inplace=True)) #在本來(lái)的data 上刪除
print('*'*40)
print(data)data 發(fā)生變化
A B C D
a 0 1 2 3
b 4 5 6 7
c 8 9 10 11
d 12 13 14 15
e 16 17 18 19
****************************************
A B C D
b 4 5 6 7
c 8 9 10 11
d 12 13 14 15
e 16 17 18 19
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A B C D
a 0 1 2 3
b 4 5 6 7
c 8 9 10 11
d 12 13 14 15
e 16 17 18 19
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B C D
a 1 2 3
b 5 6 7
c 9 10 11
d 13 14 15
e 17 18 19
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None
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B C D
a 1 2 3
b 5 6 7
c 9 10 11
d 13 14 15
e 17 18 19
到此這篇關(guān)于python基礎(chǔ)pandas的drop()用法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python pandas drop()用法內(nèi)容請(qǐng)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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