python df.drop

引用:清理无效数据可以使用`df.dropna()`函数将所有含有NaN项的行删除，`df.dropna(axis=1,thresh=3)`函数可以将在列的方向上有三个NaN项的项删除，`df.dropna(how='ALL')`函数可以将全部项都是NaN的行删除。
引用:要对数据类型进行转换，可以使用`df['name'].astype(np.datetime64)`函数将`name`列的数据类型转换为`datetime64`。
引用:`drop`函数可以通过设置`inplace=True`参数实现就地修改。等价的表达式有三种：`DF= df.drop('列名', axis=1)`、`DF.drop('列名',axis=1, inplace=True)`和`DF.drop([DF.columns[[0,1, 3]]], axis=1, inplace=True)`（注意：索引是从0开始的）。

相关问题

python用df.drop提取特征变量和目标变量

在Python的pandas库中，`drop`函数主要用于从DataFrame中删除指定的行或列。如果你想提取特征变量（也称为自变量或输入变量）和目标变量（也称为因变量或响应变量），通常你会这样做：

1. **假设你有一个包含数据的DataFrame `df`**，其中一列是目标变量，其他列是特征变量。首先确定目标变量的列名。例如，如果目标变量是名为"target"的列，你可以通过列索引来提取它：

target_variable = df['target']

这将创建一个新的Series，包含了原DataFrame中的"target"列。

2. 接下来，你需要选择所有不是目标变量的列作为特征变量。可以使用`loc`或`iloc`来选择除目标变量之外的所有列，具体取决于你的列标签是否存在：

features = df.loc[:, df.columns != 'target'] if 'target' in df else df.iloc[:, :-1]

这里假设目标变量是最后一列。如果不是，则需要根据实际列位置调整`-1`。

3. 现在`features`就是你的特征变量，而`target_variable`则是目标变量。这样你就成功地分离开来了。

**

怎么将df.drop(df.index[])写为函数

你可以这样将`df.drop(df.index[])`写为函数:

def drop_rows(df, indices):
    return df.drop(df.index[indices])

其中，`df`是需要删除行的DataFrame，`indices`是需要删除的行的索引列表。这个函数会返回一个删除了指定行后的新DataFrame。