dataframe按条件删除行列

要按条件删除行或列，可以使用 Pandas 的 drop 方法。

删除行：

df.drop(df[df['column'] == value].index, inplace=True)

其中，`column` 是要筛选的列名，`value` 是要筛选的值，`index` 是要删除的行的索引。

如果要删除多个条件下的行，可以使用 & 或 | 连接多个条件：

df.drop(df[(df['column1'] == value1) & (df['column2'] == value2)].index, inplace=True)

删除列：

df.drop('column', axis=1, inplace=True)

其中，`column` 是要删除的列名，`axis=1` 表示按列操作。如果要删除多列，可以传入一个列表：

df.drop(['column1', 'column2'], axis=1, inplace=True)

注意，`inplace=True` 表示在原 DataFrame 上进行操作，不会返回一个新的 DataFrame。如果不想改变原 DataFrame，可以不传入该参数，返回一个新的 DataFrame。

相关问题

DataFrame 删除行

DataFrame删除行可以使用`drop`方法来实现。使用`drop`方法时，我们需要指定要删除的行的索引或行号，并设置`axis`参数为0。例如，以下是删除特定行的代码示例：

df.drop([1, 3, 5], axis=0, inplace=True)

这将删除行索引为1、3和5的行，并且更改将应用于原始DataFrame。如果将`inplace`参数设置为False（默认值），则原始DataFrame不会更改，而是返回一个新的DataFrame。

另外，还可以根据条件来删除行。例如，以下是根据某个条件删除行的代码示例：

df = df.drop(df[df['column_name'] == some_value].index)

这将删除满足条件`column_name`等于`some_value`的所有行。

请注意，在使用`drop`方法时，指定的行索引或行号必须存在于DataFrame中，否则会报错。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用DataFrame删除行和列的实例讲解](https://download.csdn.net/download/weixin_38670065/12869690)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [DataFrame-删除行列](https://blog.csdn.net/qq_41357569/article/details/118629698)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [12_Pandas.DataFrame删除指定行和列（drop）](https://blog.csdn.net/qq_18351157/article/details/105785367)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

pd.dataframe的用法

### 回答1：
pd.dataframe是 pandas 库中用于创建数据表格的函数，可以通过传入各种不同的数据来生成不同的数据表。常用的方式是传入一个字典或二维数组来创建，可通过更多参数来定制表头、索引、列名等属性。

### 回答2：
Pandas是一个强大的数据分析工具库，它提供了许多功能和方法来操作和处理数据。其中，pd.DataFrame是Pandas中最常用的数据结构之一。

pd.DataFrame是一个二维标签化的数据结构，类似于Excel或SQL中的表格。它可以存储和处理具有不同数据类型的数据，并提供了灵活的索引和列操作。

创建一个DataFrame可以使用多种方式，最常见的是使用字典、列表或从文件中读取数据。一旦创建了DataFrame，我们可以对其进行各种操作和转换。

首先，我们可以获取DataFrame的基本信息。使用shape属性可以查看DataFrame的行列数，使用columns属性可以查看所有列的名称。使用head()方法可以查看DataFrame的前几行，默认显示前5行，也可以指定显示的行数。

我们可以使用loc和iloc属性来访问和修改DataFrame中的数据。loc用于基于标签的索引，iloc用于基于位置的索引。我们可以通过给定的标签或位置来选择和修改特定的单元格、行或列。

对于数据的筛选和排序，我们可以使用条件筛选和排序方法。通过指定条件，我们可以过滤出满足特定条件的行或列。使用sort_values()方法可以按照指定的列进行排序，默认是升序排列。

另外，Pandas还提供了许多其他功能，如计算描述统计信息、处理缺失值、合并和拆分DataFrame等。我们还可以使用apply()方法对DataFrame中的数据应用自定义函数，以实现更复杂的数据操作。

总的来说，pd.DataFrame是Pandas中一个非常重要的数据结构，它提供了丰富的方法和功能来处理和操作数据。通过灵活的索引和列操作，我们可以轻松地进行数据分析和处理。

### 回答3：
pd.DataFrame是pandas库中的一个数据结构，用于存储和操作二维的标签化数据。它类似于Excel中的电子表格，可以将数据整理成表格形式，每一列可以是不同的数据类型。

创建DataFrame最常见的方式是使用传入一个字典或者二维数组的方式，字典的键是列名，值是列对应的数据；二维数组中的每一行代表DataFrame的一行数据。创建DataFrame后，可以对数据进行各种操作和分析。

DataFrame提供了很多方法和属性，下面是一些常用的用法：
1. head()：默认显示前5行数据，可以指定参数n来显示前n行数据。
2. shape：返回DataFrame的行数和列数，通过shape[0]获取行数，shape[1]获取列数。
3. describe()：计算DataFrame中每一列的统计指标，包括计数、均值、标准差、最小值、最大值和四分位数等。
4. info()：显示DataFrame的基本信息，包括行数、列数、列的名字和数据类型等。
5. loc[]：通过标签来选择数据，可以用来获取特定行或者特定列的数据。
6. iloc[]：通过索引来选择数据，可以用来获取特定行或者特定列的数据。
7. drop()：删除指定的行或者列。
8. sort_values()：按照指定的列来对数据进行排序。
9. groupby()：按照指定的列进行分组，可以进行分组统计、计算均值、求和等操作。
10. pivot_table()：透视表功能，可以重新排列数据，并进行聚合计算。

总之，pd.DataFrame是pandas库中一个强大的数据结构，可以方便地对二维数据进行操作和分析。它提供了丰富的方法和属性，可以满足各种数据处理和分析的需求。