dataframe drop(sub_set)

DataFrame.drop(subset)是一个方法，用于删除DataFrame中的指定列或行。其中，subset参数是一个列表，用于指定要删除的列或行的名称。如果要删除多个列或行，可以将它们的名称放在一个列表中作为subset参数的值。此方法返回一个新的DataFrame，原始的DataFrame不会被修改。

举个例子，如果我们有一个名为df的DataFrame，其中包含列A、B、C和D，我们可以使用以下代码删除列B和C：

df.drop(subset=['B', 'C'], axis=1)

这将返回一个新的DataFrame，其中只包含列A和D。请注意，axis参数的默认值为0，表示删除行。如果要删除列，需要将axis参数设置为1。

相关问题

DataFrame.drop_duplicates()

DataFrame.drop_duplicates() 是 Pandas 中的一个函数，用于去除 DataFrame 中的重复行。该函数有以下几个参数：
- subset: 可选参数，用于指定要考虑的列，默认为 None，即考虑所有列。
- keep: 可选参数，用于指定保留重复行的方式，默认为 'first'，即保留第一次出现的重复行。其他可选值包括 'last' 和 False。
- inplace: 可选参数，用于指定是否在原始数据上进行操作，默认为 False，即不在原始数据上进行操作。

使用该函数可以返回一个去重后的 DataFrame，或者在 inplace 参数为 True 时，直接在原数据上进行去重操作，并返回 None。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pandas-去除重复项函数drop_duplicates()](https://blog.csdn.net/MsSpark/article/details/83451491)[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: 50%"]
- *2* *3* [pandas进阶--Dataframe的drop_duplicates方法(数据去重)](https://blog.csdn.net/qq_38727995/article/details/124479938)[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: 50%"]
[ .reference_list ]

dataframe.set_index

`dataframe.set_index()` 是一个 Pandas 数据库操作函数，用于将某一列或多个列设置为数据帧（DataFrame）的索引（index）并返回一个新的数据帧。这样做可以使数据帧更容易进行透视、汇总、合并等操作。在设置索引之后，我们可以使用 `loc[]` 方法使用标签进行数据筛选、索引。