Python Pandas实现删除指定行/列数据
dropna() 方法过滤任何含有缺失值的行
pandas.DataFrame里，如果一行数据有任意值为空，则过滤掉整行，这时候使用dropna()方法是合适的。下面的案例，任意列只要有一个为空数据，则整行都干掉。但是我们常常遇到的情况，是根据一个指标（一列）数据的情况，去过滤行数据，类似Excel里面的过滤漏斗，怎么办？
>>> import pandas as pd
>>> data = pd.DataFrame([[1.,6.5,3.],[1.],[],[6.5,3.]],index=list('abcd'),columns=list('def'))
>>> data
d e f
a 1.0 6.5 3.0
b 1.0 NaN NaN
c NaN NaN NaN
d 6.5 3.0 NaN
>>> data.dropna() #任意列只要有一个为空数据，则整行都干掉
d e f
a 1.0 6.5 3.0dropna() 其他参数解析
我们引入了dropna()方法的其他参数。
DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
参数说明：
axis:
- axis=0: 删除包含缺失值的行
- axis=1: 删除包含缺失值的列
how: 与axis配合使用
- how=‘any’ :只要有缺失值出现，就删除该行或列
- how=‘all’: 所有的值都缺失，才删除行或列
thresh： axis中至少有thresh个非缺失值，否则删除。比如 axis=0，thresh=10：标识如果该行中非缺失值的数量小于10，将删除改行
subset: list，在哪些列中查看是否有缺失值
inplace: 是否在原数据上操作。如果为真，返回None，否则返回新的copy，去掉了缺失值
>>> data.dropna(axis=0,subset=['e']) #axis=0,删除行，在subset的列中进行查看
d e f
a 1.0 6.5 3.0
d 6.5 3.0 NaN方法二：替换并删除，Python pandas 如果某列值为空，过滤删除所在行数据
如上面的data数据，如果希望“e”列数值为空NaN时，删除对应行也就是“b、c”行数据，保留其他行，用dropna()似乎比较麻烦。 这个时候的思路是：
fillna()给空值填充一个数值（如999999）index.tolist()找出值为填充值所在行的索引drop根据索引干掉对应的行
>>> data['e']=data['e'].fillna(999999)
>>> find_index=data[(data.e==999999)].index.tolist()
>>> find_index
['b', 'c']
>>> data.drop(find_index)
d e f
a 1.0 6.5 3.0
d 6.5 3.0 NaNdrop()函数
在 pandas 中，删除指定的行或列最常用的方法是 drop() 函数。此外，还可以通过 del、pop、条件筛选等方式实现。下面分别介绍。
删除列
1. 使用 drop 删除列（推荐）
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3], 'B': [4,5,6], 'C': [7,8,9]})
# 删除单列（不修改原 DataFrame，返回新对象）
df_new = df.drop('B', axis=1)
# 删除多列
df_new = df.drop(['B', 'C'], axis=1)
# 直接修改原 DataFrame（inplace=True）
df.drop('B', axis=1, inplace=True)2. 使用 columns 参数（更直观）
df.drop(columns=['B', 'C'], inplace=True)
3. 使用 del 语句
del df['B'] # 直接删除列，修改原 DataFrame
4. 使用 pop 方法（会返回删除的列）
removed_col = df.pop('B') # 删除列并返回 Series删除行
1. 按行索引标签删除
df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3], 'B': [4,5,6]}, index=['x', 'y', 'z'])
# 删除单行
df.drop('y', inplace=True)
# 删除多行
df.drop(['x', 'z'], inplace=True)2. 按位置删除（行号）
# 删除第 2 行（索引为 1） df.drop(df.index[1], inplace=True) # 删除前 2 行 df.drop(df.index[:2], inplace=True)
3. 按条件删除行（最常用）
df = pd.DataFrame({'年龄': [18, 25, 30, 22], '分数': [85, 92, 78, 88]})
# 删除年龄大于 25 的行
df_filtered = df[df['年龄'] <= 25] # 保留条件为 True 的行
# 或者用 drop + 条件索引
df.drop(df[df['年龄'] > 25].index, inplace=True)删除含缺失值的行/列
1. 删除所有含 NaN 的行
df.dropna() # 任何一行有 NaN 就删除 df.dropna(how='all') # 仅当一行全为 NaN 才删除 df.dropna(thresh=2) # 至少保留 2 个非 NaN 值
2. 删除所有含 NaN 的列
df.dropna(axis=1)
注意事项
inplace=True 会直接修改原 DataFrame，否则返回新对象。
删除行/列时，如果指定的索引/列名不存在，会报错。可以添加 errors='ignore' 避免：
df.drop('不存在的列', axis=1, errors='ignore')条件删除更推荐使用布尔索引（df[条件]），而不是 drop，因为可读性更好。
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