Python Pandas DataFrame drop方法用法及代碼示例

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

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

要刪除的索引或列的名稱。

2. axis | int 或 string | optional

是否刪除列或行：

軸	意義
`0` 或 `"index"`	刪除行
`1` 或 `"columns"`	刪除列

默認情況下，axis=0 。

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

要刪除的索引的名稱。這相當於指定參數 axis=0 和 labels 。

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

您要刪除的列的名稱。這相當於指定參數 axis=1 和 labels 。

5. inplace | boolean | optional

默認情況下，inplace=False 。

為了清楚起見，指定參數 index 或 columns，而不是指定 labels 和 axis - 代碼更短、更清晰。

刪除了指定列/行的 DataFrame。如果 inplace=True ，則返回類型為 None，因為源 DataFrame 被直接修改。

考慮以下 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

僅刪除A列：

df.drop(columns="A")



   B  C
0  3  5
1  4  6

這相當於以下代碼：

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

請注意，從 inplace=False 開始，原始的 df 保持不變。

要刪除列 A 和 B ：

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



   C
0  5
1  6

這相當於以下代碼：

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



   C
0  5
1  6

考慮以下 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

要刪除第二行(即帶有 index=1 的行)：

df.drop(index=1)



   A  B  C
0  1  4  7
2  3  6  9

這相當於以下代碼：

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



   A  B  C
0  1  4  7
2  3  6  9

要刪除前兩行(即帶有 index=0 和 index=1 的行)：

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



   A  B  C
2  3  6  9

這相當於以下代碼：

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



   A  B  C
2  3  6  9

要就地刪除行或列，我們需要設置 inplace=True 。其作用是，drop(~) 方法將直接修改源 DataFrame，而不是創建並返回新的 DataFrame。

作為示例，請考慮以下 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

然後我們用 inplace=True 刪除列 A 和 B ：

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



   C
0  5
1  6

如輸出所示，源 DataFrame 已被修改。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Isshin Inada大神的英文原創作品 Pandas DataFrame | drop method。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。