pandas dataframe drop函数介绍
更新时间：2022年09月14日 16:22:44 作者：soulsoul_god
这篇文章主要介绍了pandas dataframe drop函数介绍，文章通围绕主题展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，需要的小伙伴可以参考一下
使用drop函数删除dataframe的某列或某行数据：
drop(labels, axis=0, level=None, inplace=False, errors='raise')
-- axis为0时表示删除行，axis为1时表示删除列常用参数如下：
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'Country':['China','US','Japan','EU','UK/Australia', 'UK/Netherland'],
'Number':[100, 150, 120, 90, 30, 2],
'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'label': list('abcdef')}
df = pd.DataFrame(data)
print("df原数据:\n", df, '\n')
out:
df原数据:
Country Number Value label
0 China 100 1 a
1 US 150 2 b
2 Japan 120 3 c
3 EU 90 4 d
4 UK/Australia 30 5 e
5 UK/Netherland 2 6 f删除单列：
print(df.drop('Country', axis = 1))
out:
Number Value label
0 100 1 a
1 150 2 b
2 120 3 c
3 90 4 d
4 30 5 e
5 2 6 f删除多列：
print(df.drop(['Country','Number'], axis = 1)) out: Value label 0 1 a 1 2 b 2 3 c 3 4 d 4 5 e 5 6 f
删除单行：
print(df.drop(labels = 1, axis = 0))
out:
Country Number Value label
0 China 100 1 a
2 Japan 120 3 c
3 EU 90 4 d
4 UK/Australia 30 5 e
5 UK/Netherland 2 6 f删除多行：
print(df.drop(labels = [1,2], axis = 0))
out:
Country Number Value label
0 China 100 1 a
3 EU 90 4 d
4 UK/Australia 30 5 e
5 UK/Netherland 2 6 f使用range函数删除连续多行：
print(df.drop(labels = range(1,3), axis = 0))
out:
Country Number Value label
0 China 100 1 a
3 EU 90 4 d
4 UK/Australia 30 5 e
5 UK/Netherland 2 6 f到此这篇关于pandas dataframe drop函数介绍的文章就介绍到这了,更多相关pandas dataframe drop 内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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