Pandas:删除行、列 |
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Pandas:删除行、列
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一、删除DataFrame的某列或某行数据 1、删除某列或某行数据可以用到pandas提供的方法drop 2、drop方法的用法：drop(labels, axis=0, level=None, inplace=False, errors='raise') -- axis为0时表示删除行，axis为1时表示删除列 3、常用参数如下：
代码： import pandas as pd df1 = pd.DataFrame([['Snow','M',22],['Tyrion','M',32],['Sansa','F',18],['Arya','F',14]], columns=['name','gender','age']) print(df1) print('---------删除行或列:DataFrame.drop()--------') # drop默认对原表不生效，如果要对原表生效，需要加参数：inplace=True print("----删除单行----") df2=df1.drop(labels=0) # axis默认等于0，即按行删除，这里表示按行删除第0行 print(df2) print("------删除多行------") # 通过labels来控制删除行或列的个数，如果是删多行/多列，需写成labels=[1,3]，不能写成labels=[1:2],用:号会报错 # 删除指定的某几行（非连续的） df21=df1.drop(labels=[1,3],axis=0) # axis=0 表示按行删除，删除第1行和第3行 print(df21) # 要删除连续的多行可以用range(),删除连续的多列不能用此方法 df22=df1.drop(labels=range(1,4),axis=0) # axis=0 表示按行删除，删除索引值是第1行至第3行的正行数据 print(df22) print("----删除单列----") df3=df1.drop(labels='gender',axis=1) # axis=1 表示按列删除，删除gender列 print(df3) print("----删除多列----") # 删除指定的某几列 df4=df1.drop(labels=['gender',"age"],axis=1) # axis=1 表示按列删除，删除gender、age列 print(df4)结果图：
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