Python Pandas DataFrame drop方法用法及代码示例

Pandas 的 DataFrame.drop(~) 方法返回删除了指定列/行的 DataFrame。

1.labels | string 或 list<string> | optional

要删除的索引或列的名称。

2. axis | int 或 string | optional

是否删除列或行：

轴	意义
`0` 或 `"index"`	删除行
`1` 或 `"columns"`	删除列

默认情况下，axis=0 。

3. index | string 或 list<string> | optional

要删除的索引的名称。这相当于指定参数 axis=0 和 labels 。

4. columns | string 或 list<string> | optional

您要删除的列的名称。这相当于指定参数 axis=1 和 labels 。

5. inplace | boolean | optional

默认情况下，inplace=False 。

为了清楚起见，指定参数 index 或 columns，而不是指定 labels 和 axis - 代码更短、更清晰。

删除了指定列/行的 DataFrame。如果 inplace=True ，则返回类型为 None，因为源 DataFrame 被直接修改。

考虑以下 DataFrame ：

df = pd.DataFrame({"A":[1,2], "B":[3,4], "C":[5,6]})
df



   A  B  C
0  1  3  5
1  2  4  6

仅删除A列：

df.drop(columns="A")



   B  C
0  3  5
1  4  6

这相当于以下代码：

df.drop(labels="A", axis=1)   # This is not the preferred way since the intention is unclear.

请注意，从 inplace=False 开始，原始的 df 保持不变。

要删除列 A 和 B ：

df.drop(columns=["A","B"])



   C
0  5
1  6

这相当于以下代码：

df.drop(labels=["A","B"], axis=1)    # This is not the preferred way since the intention is unclear.



   C
0  5
1  6

考虑以下 DataFrame ：

df = pd.DataFrame({"A":[1,2,3], "B":[4,5,6], "C":[7,8,9]})
df



   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

要删除第二行(即带有 index=1 的行)：

df.drop(index=1)



   A  B  C
0  1  4  7
2  3  6  9

这相当于以下代码：

df.drop(labels=[1], axis=0)      # This is not the preferred way.



   A  B  C
0  1  4  7
2  3  6  9

要删除前两行(即带有 index=0 和 index=1 的行)：

df.drop(index=[0, 1])



   A  B  C
2  3  6  9

这相当于以下代码：

df.drop(labels=[0,1], axis=0)    # This is not the preferred way.



   A  B  C
2  3  6  9

要就地删除行或列，我们需要设置 inplace=True 。其作用是，drop(~) 方法将直接修改源 DataFrame，而不是创建并返回新的 DataFrame。

作为示例，请考虑以下 DataFrame：

df = pd.DataFrame({"A":[1,2], "B":[3,4], "C":[5,6]})
df



   A  B  C
0  1  3  5
1  2  4  6

然后我们用 inplace=True 删除列 A 和 B ：

df.drop(columns=["A", "B"], inplace=True)
df



   C
0  5
1  6

如输出所示，源 DataFrame 已被修改。

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注：本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品 Pandas DataFrame | drop method。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。