Pandas DataFrame.drop()删除数据的方法实例

89542767 发布于2022-11-16 15:11 / 627人阅读

　　Pandas作为一个功能强劲的数据库，里面涉及的内容是很多的，还有一点就是，里面涉及到的内容也是比较的多，那么，我们要是涉及到删除数据的时候，具体方法是什么呢？下面就给大家详细解答下。

　　df.drop()通过指定标签名称和相应的轴，或直接给定索引或列名称来删除行或列

　　语法

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

　　参数

　　1.labels:要删除的列或者行，如果要删除多个，传入列表

　　2.axis:轴的方向，0为行，1为列，默认为0

　　3.index:指定的一行或多行

　　4.columns:指定的一列或多列

　　5.level:索引层级，将删除此层级

　　6.inplace:布尔值，是否生效

　　7.errors:ignore或raise，默认为raise，如果为ignore，则容忍错误，仅删除现有标签

　　#删除数据DataFrame.drop()
　　import pandas as pd
　　df=pd.DataFrame([['x','x',1],['x','x',1],['z','x',2]],columns=['A','B','C'])
　　#删除指定行
　　res1=df.drop([0,1])
　　res2=df.drop(index=[0,1])
　　#删除指定列
　　#res3该方法一定要指定axis=1,否则会报错
　　res3=df.drop(['B','C'],axis=1)
　　res4=df.drop(columns=['B','C'])

　　结果展示

　　res1

　　res2

　　res3

　　res4

　　删除表中的某一行或者某一列更明智的方法是使用drop，它不改变原有的df中的数据，而是返回另一个dataframe来存放删除后的数据

　　扩展

　　del与drop的区别

　　在Python中del和drop方法都能够删除dataframe中的列数据，但两者也有着些许区别:

　　1.del属于Python的内置函数函数，drop属于pandas中的内置函数

　　2.del删除列

　　drop删除行和列（默认行）

　　3.drop一次可以处理多个项目；del一次只能操作一个

　　4.drop可以就地操作或返回副本；del仅是就地操作

　　5.两种函数在执行效率上很接近，但是在较大数据上，drop函数优势更明显，尤其是在处理多列数据时

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

　　综上所述，这篇内容就给大家介绍到这里了，希望可以给各位读者带来帮助。

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