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用法：DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 参数说明： labels 就是要删除的行列的名字，用列表给定 axis 默认为0，指删除行，因此删除columns时要指定axis=1； index 直接指定要删除的行 columns 直接指定要删除的列 inplace=False，默认该删除操作不改变原数据，而是返回一个执行删除操作后的新dataframe； inplace=True，则会直接在原数据上进行删除操作，删除后无法返回。 因此，删除行列有两种方式： 1）labels=None,axis=0 的组合 2）index或columns直接指定要删除的行或列 >>>df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=['A', 'B', 'C', 'D']) >>>df A B C D 0 0 1 2 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11 #Drop columns,两种方法等价 >>>df.drop(['B', 'C'], axis=1) A D 0 0 3 1 4 7 2 8 11 >>>df.drop(columns=['B', 'C']) A D 0 0 3 1 4 7 2 8 11 # 第一种方法下删除column一定要指定axis=1,否则会报错 >>> df.drop(['B', 'C']) ValueError: labels ['B' 'C'] not contained in axis #Drop rows >>>df.drop([0, 1]) A B C D 2 8 9 10 11 >>> df.drop(index=[0, 1]) A B C D 2 8 9 10 11 删除指定的行呢 >>> import pandas as pd >>> df = {'DataBase':['mysql','test','test','test','test'],'table':['user','student','course','sc','book']} >>> df = pd.DataFrame(df) >>> df DataBase table 0 mysql user 1 test student 2 test course 3 test sc 4 test book #删除table值为sc的那一行 >>> df.drop(index=(df.loc[(df['table']=='sc')].index)) DataBase table 0 mysql user 1 test student 2 test course 4 test book #多行也可以哦 >>> df.drop(index=(df.loc[(df['DataBase']=='test')].index)) DataBase table 0 mysql user原文链接：https://www.cnblogs.com/cola-1998/p/10807518.html |
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