python的drop函数
时间: 2023-12-03 12:31:24 浏览: 57
drop函数是pandas库中的一个函数,用于删除数据框或序列中的指定行或列。默认情况下,drop函数会返回一个删除指定行或列后的新数据框或序列,不会更改原始数据。如果使用参数inplace=True,则会在原始数据上直接删除指定行或列。
在drop函数中,通过指定参数axis的值来确定删除行还是列。当axis=0时,表示删除指定的行;当axis=1时,表示删除指定的列。
请注意,drop函数是一个方法,因此需要在数据框或序列上调用它。
相关问题
python drop函数
drop函数是pandas库中的一个函数,用于删除DataFrame中的行或列。它的语法如下:DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')。[1]
例如,如果我们有一个名为data的DataFrame,我们可以使用drop函数删除其中的行或列。例如,使用data.drop(['a'])可以删除data中的行'a'。默认情况下,drop函数不会在原始数据上进行更改,而是返回一个新的DataFrame。[2]
如果我们想要删除列,可以使用axis参数设置为1,例如data.drop(['A'], axis=1)可以删除列'A'。同样,默认情况下,drop函数不会更改原始数据。[2]
如果我们想要在原始数据上进行更改,可以将inplace参数设置为True,例如data.drop(['A'], axis=1, inplace=True)。这样,data的列'A'将被删除,并且data本身将发生变化。[2]
总结来说,drop函数可以用于删除DataFrame中的行或列,可以通过axis参数设置删除的方向,通过inplace参数设置是否在原始数据上进行更改。[3]
python drop函数 删除多行
在pandas中,可以使用drop函数删除多行。语法如下:
df.drop(index, axis)
其中,index是要删除的行的索引,axis=0表示删除行。
例如,删除索引为1, 2, 3的行:
df.drop([1, 2, 3], axis=0)
或者删除满足某个条件的行,例如删除'Age'列中值大于30的行
df = df[df.Age <= 30]
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