pandas刪除某行或某列資料的實現範例

2022-08-01 14:02:51

1、drop()函數

語法：

DataFrame.drop(labels,axis=0,level=None,inplace=False,errors='raise')

引數	說明
labels	接收string或array，代表要刪除的行或列的標籤（行名或列名）。無預設值
axis	接收0或1，代表操作的軸（行或列）。預設為0，代表行；1為列。
level	接收int或索引名，代表標籤所在級別。預設為None
inplace	接收布林值，代表操作是否對原資料生效，預設為False
errors	errors='raise’會讓程式在labels接收到沒有的行名或者列名時丟擲錯誤導致程式停止執行，errors='ignore’會忽略沒有的行名或者列名，只對存在的行名或者列名進行操作。預設為‘errors=‘raise’’。

範例1：刪除d列

df1 = df.drop(labels='d', axis=1)
print('刪除d列前：n', df)
print('刪除d列後：n', df1)

範例2：刪除第一行

df2 = df.drop(labels=0)
print('刪除前：n', df)
print('刪除列：n', df2)

範例3：同時刪除多行多列

df3 = df.drop(labels=['a', 'b'], axis=1) # 同時刪除a,b列
df4 = df.drop(labels=range(2)) # 等價於df.drop(labels=[0,1])
print('刪除前：n', df)
print('刪除多列（a,b）:n', df3)
print('刪除多行(第1,2行)：n', df4)

注意：（1）、刪除列的操作時，axis引數不可省，因為axis預設為0（行）；
（2）、沒有加入inplace引數，預設不會對原來資料進行修改，需要將結果賦值給新的變數。

2、del函數

語法：del df[‘列名’]
此操作會對原資料df進行刪除，且一次只能刪除一列。
正確用法：

del df['d']
print('原地刪除d列後：n', df)

錯誤用法:

del df[['a', 'b']]
print(df)

以上就是pandas刪除某行某列資料的用法，drop()相對於del()來說，靈活性更高，更為實用。更多相關pandas刪除某行某列內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com！

pandas刪除某行或某列資料的實現範例

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1、drop()函數

2、del函數

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