dataframe.drop()
时间: 2023-11-18 08:07:53 浏览: 50
`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。
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。
dataframe.drop()
`dataframe.drop()`是一个用于删除DataFrame中行或列的方法。它可以通过指定标签或位置来删除行或列,并返回一个新的DataFrame对象,原对象不会发生改变。下面是一个例子:
假设我们有以下DataFrame对象:
```
import pandas as pd
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [25, 32, 18, 47],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```
输出:
```
name age gender
0 Alice 25 F
1 Bob 32 M
2 Charlie 18 M
3 David 47 M
```
我们可以使用`drop()`方法删除`gender`列,代码如下:
```
df_new = df.drop('gender', axis=1)
print(df_new)
```
输出:
```
name age
0 Alice 25
1 Bob 32
2 Charlie 18
3 David 47
```
在这个例子中,我们使用`axis=1`参数指定要删除的是列,`labels='gender'`指定要删除的列标签是`gender`。