pandas删除数据
时间: 2023-08-04 11:04:17 浏览: 123
在 Pandas 中,可以使用 `drop()` 方法来删除数据。`drop()` 方法可以删除指定的行或列。
删除行的示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 删除指定的行
df.drop([0, 2], inplace=True)
print(df)
```
输出结果:
```
A B C
1 2 5 8
```
在上面的示例中,`drop([0, 2], inplace=True)` 表示删除索引为 0 和 2 的两行数据,并将结果直接应用到原始数据帧上。
删除列的示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 删除指定的列
df.drop(['B'], axis=1, inplace=True)
print(df)
```
输出结果:
```
A C
0 1 7
1 2 8
2 3 9
```
在上面的示例中,`drop(['B'], axis=1, inplace=True)` 表示删除名为 'B' 的列,并将结果直接应用到原始数据帧上。
需要注意的是,`drop()` 方法返回一个新的数据帧,而不会修改原始数据帧,除非设置了 `inplace=True` 参数。