在pandas中drop那、

在 pandas 中，`drop` 方法可以用于删除 DataFrame 或 Series 中的行或列。它的语法如下：

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

其中，常用的参数包括：

- `labels`：要删除的行或列的标签，可以是一个标签列表或单个标签。
- `axis`：要删除的轴，0 表示行，1 表示列，默认为 0。
- `index`、`columns`：要删除的行或列的标签，与 `labels` 参数的作用相同。
- `inplace`：是否在原 DataFrame 中进行修改，默认为 False。

例如，要删除 DataFrame 中的某一列，可以使用以下代码：

df.drop('column_name', axis=1, inplace=True)

此代码将会删除名为 `'column_name'` 的列，并将修改保存到原 DataFrame 中。如果不设置 `inplace=True`，则会返回一个新的 DataFrame，原 DataFrame 不会被修改。

相关问题

pandas中drop使用

pandas中的drop()函数可以用于删除DataFrame或Series中的行或列。它有两个主要参数：labels和axis。labels参数指定要删除的行或列的名称，axis参数指定要删除的轴（0表示行，1表示列）。默认情况下，drop()函数不会更改原始数据，而是返回一个新的DataFrame或Series。如果要在原始数据上进行更改，则可以将inplace参数设置为True。

以下是一些使用drop()函数的示例：

1. 删除DataFrame中的一列：

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame

test = DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index=['0','1','2','3'],columns=['a','b','c','d'])
test1 = test.drop(['a','b','c'],axis=1) # 删除a,b,c列
print(test1)

输出：

    d
0   3
1   7
2  11
3  15

2. 删除DataFrame中的一行：

test2 = test.drop(['1']) # 删除1那一列，axis默认为0
print(test2)

输出：

    a   b   c   d
0   0   1   2   3
2   8   9  10  11
3  12  13  14  15

3. 删除Series中的一个元素：

s = pd.Series([1,2,3,4,5], index=['a','b','c','d','e'])
s1 = s.drop(['c'])
print(s1)

输出：

a    1
b    2
d    4
e    5
dtype: int64

pandas中drop用法

pandas中的drop()函数可以用于删除DataFrame中的行或列。下面是一些使用drop()函数的例子：

1. 删除DataFrame中的一行

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print("原始DataFrame：\n", df)

df = df.drop(1) # 删除第2行
print("删除第2行后的DataFrame：\n", df)

2. 删除DataFrame中的多行

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print("原始DataFrame：\n", df)

df = df.drop([0, 2]) # 删除第1行和第3行
print("删除第1行和第3行后的DataFrame：\n", df)

3. 删除DataFrame中的一列

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print("原始DataFrame：\n", df)

df = df.drop('B', axis=1) # 删除'B'列
print("删除'B'列后的DataFrame：\n", df)

4. 删除DataFrame中的多列

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print("原始DataFrame：\n", df)

df = df.drop(['B', 'D'], axis=1) # 删除'B'列和'D'列
print("删除'B'列和'D'列后的DataFrame：\n", df)