dataframe.drop()

dataframe.drop() 是一个 Pandas 库中的函数，用于删除 DataFrame 中的行或列。该函数可以接受一个或多个参数，其中包括要删除的行或列的标签、轴方向等。例如，要删除 DataFrame 中的第一行，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df = df.drop(0)
print(df)

输出结果为：

   A  B  C
1  2  5  8
2  3  6  9

相关问题

dataframe.drop

`dataframe.drop()` 是一个 pandas 库中的函数，用于删除 dataframe 中的行或列。它可以接受以下参数：

- `labels`：需要删除的行或列的名称或索引号，可以是单个值、列表或切片对象。
- `axis`：指定删除行或列，0 表示删除行，1 表示删除列。
- `index`：需要删除的行的名称或索引号，可以是单个值、列表或切片对象。
- `columns`：需要删除的列的名称或索引号，可以是单个值、列表或切片对象。
- `level`：多层索引时指定删除的层级。

例如，假设有一个名为 df 的 dataframe，要删除第一列和第三行，可以使用以下代码：

df = df.drop(columns=df.columns[0])
df = df.drop(index=df.index[2])

这将删除第一列和第三行，并返回一个新的 dataframe。如果想在原地修改 dataframe，可以设置 `inplace` 参数为 True：

df.drop(columns=df.columns[0], inplace=True)
df.drop(index=df.index[2], inplace=True)

这将直接在原 dataframe 上删除第一列和第三行。

pd.dataframe.drop

`pd.DataFrame.drop` 是 pandas 库中 DataFrame 类的一个方法，用于从 DataFrame 中删除指定的行或列。这个方法非常实用，常用于数据清洗和预处理阶段。它的主要功能有：

1. 删除指定的行：如果你提供了某个行标签（index label）或一列或多列的名称作为参数，`drop` 将会移除这些行或列。

2. 删除重复值：如果你指定了 `axis=0` 和 `inplace=True`，并且没有提供其他参数，那么 `drop` 可以删除DataFrame中的重复行。

3. 删除条件：可以通过提供一个布尔系列或一个列名与另一个列做比较的表达式，根据特定的条件来删除满足条件的行。

格式如下：

df.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

- `labels` 或 `columns`：要删除的行或列的标签或名称。
- `axis`：0 表示行，1 表示列，默认为 0。
- `index`：仅对行进行操作时使用，指明基于索引删除。
- `level`：多级索引（MultiIndex）时使用的级别。
- `inplace`：如果设置为 `True`，则直接在原 DataFrame 上进行修改，否则返回一个新的 DataFrame。
- `errors`：指定遇到错误时的行为，如 `'raise'` 表示抛出异常，`'ignore'` 表示忽略错误。

使用时需要注意，`drop` 方法不会改变原始 DataFrame，除非设置了 `inplace=True`。若不明确，建议创建副本后再进行操作。