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

  1. >>>df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
  2.  
  3. >>>df
  4.  
  5. A B C D
  6.  
  7. 0 0 1 2 3
  8.  
  9. 1 4 5 6 7
  10.  
  11. 2 8 9 10 11
  12.  
  13. #Drop columns,两种方法等价
  14.  
  15. >>>df.drop(['B', 'C'], axis=1)
  16.  
  17. A D
  18.  
  19. 0 0 3
  20.  
  21. 1 4 7
  22.  
  23. 2 8 11
  24.  
  25. >>>df.drop(columns=['B', 'C'])
  26.  
  27. A D
  28.  
  29. 0 0 3
  30.  
  31. 1 4 7
  32.  
  33. 2 8 11
  34.  
  35. # 第一种方法下删除column一定要指定axis=1,否则会报错
  36. >>> df.drop(['B', 'C'])
  37.  
  38. ValueError: labels ['B' 'C'] not contained in axis
  39.  
  40. #Drop rows
  41. >>>df.drop([0, 1])
  42.  
  43. A B C D
  44.  
  45. 2 8 9 10 11
  46.  
  47. >>> df.drop(index=[0, 1])
  48.  
  49. A B C D
  50.  
  51. 2 8 9 10 11

  

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