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Python pandas.Series.drop用法及代码示例


用法:

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

返回删除指定索引标签的系列。

根据指定的索引标签删除系列的元素。使用multi-index 时,可以通过指定级别来移除不同级别的标签。

参数

labels单标签或list-like

要删除的索引标签。

axis0,默认 0

为系列上的应用程序提供冗余。

index单标签或list-like

Series 上的应用程序冗余,但可以使用 ‘index’ 代替 ‘labels’。

columns单标签或list-like

系列没有变化;请改用‘index’ or ‘labels’。

levelint 或级别名称,可选

对于 MultiIndex,将删除标签的级别。

inplace布尔值,默认为 False

如果为 True,则在原地执行操作并返回 None。

errors{‘ignore’, ‘raise’},默认 ‘raise’

如果‘ignore’,抑制错误并且仅删除现有标签。

返回

系列或无

删除了指定索引标签的系列,如果 inplace=True 则为无。

抛出

KeyError

如果在索引中找不到任何标签。

例子

>>> s = pd.Series(data=np.arange(3), index=['A', 'B', 'C'])
>>> s
A  0
B  1
C  2
dtype: int64

放置标签 B 和 C

>>> s.drop(labels=['B', 'C'])
A  0
dtype: int64

在 MultiIndex 系列中删除第二级标签

>>> midx = pd.MultiIndex(levels=[['lama', 'cow', 'falcon'],
...                              ['speed', 'weight', 'length']],
...                      codes=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2],
...                             [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]])
>>> s = pd.Series([45, 200, 1.2, 30, 250, 1.5, 320, 1, 0.3],
...               index=midx)
>>> s
lama    speed      45.0
        weight    200.0
        length      1.2
cow     speed      30.0
        weight    250.0
        length      1.5
falcon  speed     320.0
        weight      1.0
        length      0.3
dtype: float64
>>> s.drop(labels='weight', level=1)
lama    speed      45.0
        length      1.2
cow     speed      30.0
        length      1.5
falcon  speed     320.0
        length      0.3
dtype: float64

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注:本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.Series.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。