本文简要介绍
pyspark.pandas.Series.drop
的用法。用法:
Series.drop(labels: Union[Any, Tuple[Any, …], List[Union[Any, Tuple[Any, …]]], None] = None, index: Union[Any, Tuple[Any, …], List[Union[Any, Tuple[Any, …]]], None] = None, level: Optional[int] = None) → pyspark.pandas.series.Series
返回删除指定索引标签的系列。
根据指定的索引标签删除 Series 的元素。使用多索引时,可以通过指定级别来删除不同级别的标签。
- labels:单标签或list-like
要删除的索引标签。
- index:None
Series 上的应用程序冗余,但可以使用索引代替标签。
- level:int 或级别名称,可选
对于 MultiIndex,将删除标签的级别。
- Series
删除了指定索引标签的系列。
参数:
返回:
例子:
>>> s = ps.Series(data=np.arange(3), index=['A', 'B', 'C']) >>> s A 0 B 1 C 2 dtype: int64
删除单个标签 A
>>> s.drop('A') B 1 C 2 dtype: int64
删除标签 B 和 C
>>> s.drop(labels=['B', 'C']) A 0 dtype: int64
使用 ‘index’ 而不是 ‘labels’ 返回完全相同的结果。
>>> s.drop(index='A') B 1 C 2 dtype: int64
>>> s.drop(index=['B', 'C']) A 0 dtype: int64
还支持MultiIndex
>>> midx = pd.MultiIndex([['lama', 'cow', 'falcon'], ... ['speed', 'weight', 'length']], ... [[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2], ... [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]]) >>> s = ps.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
>>> s.drop(('lama', 'weight')) lama speed 45.0 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([('lama', 'speed'), ('falcon', 'weight')]) lama weight 200.0 length 1.2 cow speed 30.0 weight 250.0 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spark.apache.org大神的英文原创作品 pyspark.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。