Python Pandas Index.drop()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas Index.drop()函数通过删除传递的标签列表创建新索引。函数类似于Index.delete()除了在此函数中，我们传递标签名称而不是位置值。

用法： Index.drop(labels, errors=’raise’)

参数:
labels:array-like
errors:{'ignore'，'raise'}，默认为'raise'
如果为“忽略”，则排除错误并删除现有标签。

返回:掉落的：索引
Raises:KeyError。如果未在选定轴上找到所有标签，

范例1：采用Index.drop()函数从索引中删除传递的标签。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Index 
idx = pd.Index(['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 
                'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']) 
  
# Print the Index 
idx

输出：

让我们从索引中删除“ Jan”和“ Dec”月份。

# Passing a list containing the labels 
# to be dropped from the Index 
idx.drop(['Jan', 'Dec'])

输出：

如我们在输出中所见，该函数返回了一个不包含传递给的标签的对象。Index.drop()函数。

范例2：采用Index.drop()函数在包含日期时间数据的索引中删除标签列表。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the first Index 
idx = pd.Index(['2015-10-31', '2015-12-02', '2016-01-03', 
                '2016-02-08', '2017-05-05', '2014-02-11']) 
  
# Print the Index 
idx

输出：

现在，让我们从索引中删除一些日期。

# Passing the values to be dropped from the Index 
idx.drop(['2015-12-02', '2016-02-08'])

输出：

正如我们在输出中看到的，Index.drop()函数已从索引中删除了传递的值。

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas Index.drop()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。