dataframe里的删除怎么做
时间: 2023-05-26 20:07:49 浏览: 29
在 Pandas 中,可以使用 drop() 方法来删除 dataframe 中的行或列。
1. 删除行:
使用 drop() 方法并指定 axis=0 来删除行。可以指定行的标签或索引,或者使用切片来指定多行。例如,
```python
df.drop(0, axis=0) # 删除第一行
df.drop([0, 1], axis=0) # 删除第一行和第二行
df.drop(df.index[0:3], axis=0) # 删除前三行
```
2. 删除列:
使用 drop() 方法并指定 axis=1 来删除列。可以指定列的标签或索引,或者使用切片来指定多列。例如,
```python
df.drop('column_name', axis=1) # 删除名为 column_name 的列
df.drop(['column_1', 'column_2'], axis=1) # 删除两列
df.drop(df.columns[1:3], axis=1) # 删除第二列和第三列
```
当然,也可以使用 del 关键字来删除列:
```python
del df['column_name']
```
此时修改会直接在原 dataframe 上进行。
相关问题
dataframe删除
您好!对于删除DataFrame中的数据,您可以使用`drop()`方法。您可以通过指定要删除的行或列的标签来删除数据。
如果要删除一行,请使用以下语法:
```python
df.drop(index_label)
```
其中,`index_label`是要删除的行的标签。
如果要删除多行,请使用以下语法:
```python
df.drop([index_label1, index_label2, ...])
```
您可以将要删除的行的标签放在一个列表中。
如果要删除一列,请使用以下语法:
```python
df.drop(column_label, axis=1)
```
其中,`column_label`是要删除的列的标签,`axis=1`表示按列操作。
如果要删除多列,请使用以下语法:
```python
df.drop([column_label1, column_label2, ...], axis=1)
```
您可以将要删除的列的标签放在一个列表中。
请注意,这些操作不会修改原始的DataFrame,而是返回一个新的DataFrame。如果要在原始DataFrame上进行更改,请设置`inplace=True`。
希望对您有所帮助!如果您还有其他问题,请随时提问。
dataframe删除列
要删除DataFrame中的一列,可以使用`drop()`方法并指定`axis`参数为1(表示删除列)和要删除的列名。例如,假设我们有一个DataFrame叫做`df`,其中包含`column_1`和`column_2`两列,我们想要删除`column_2`这一列,可以这样做:
```python
df = df.drop('column_2', axis=1)
```
如果要删除多列,可以将列名作为列表传递给`drop()`方法,例如:
```python
df = df.drop(['column_2', 'column_3'], axis=1)
```
请注意,`drop()`方法是返回一个新的DataFrame,而不是在原始DataFrame上进行更改。如果要在原始DataFrame上进行更改,可以将`inplace`参数设置为`True`,例如:
```python
df.drop('column_2', axis=1, inplace=True)
```