dataframe drop
时间: 2023-08-30 20:11:46 浏览: 35
在 Pandas 中,可以使用 `drop()` 方法来删除 DataFrame 中的行或列。
删除行的语法如下:
```python
df.drop(index=[row_index1, row_index2, ...])
```
其中,`row_index` 是要删除的行的索引。
删除列的语法如下:
```python
df.drop(columns=[col_name1, col_name2, ...])
```
其中,`col_name` 是要删除的列的名称。
需要注意的是,`drop()` 方法并不会修改原来的 DataFrame,而是返回一个新的 DataFrame。如果需要直接修改原来的 DataFrame,可以设置 `inplace=True` 参数。
下面是一个删除行和列的例子:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [25, 30, 35, 40],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除行
df = df.drop(index=[0, 2])
# 删除列
df = df.drop(columns=['gender'])
```
在这个例子中,我们首先创建了一个包含姓名、年龄和性别信息的 DataFrame。然后,我们使用 `drop()` 方法删除了第 1 行和第 3 行,并删除了“性别”列。最终的结果是一个只包含姓名和年龄信息的 DataFrame。
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