dataframe drop函数
时间: 2023-07-06 22:15:20 浏览: 57
DataFrame的drop()函数可以用来删除行或列。
语法如下:
```python
df.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')
```
参数说明:
- labels:要删除的行或列的名称或序号,可以是单个值或列表。
- axis:要删除的轴,0表示行,1表示列。
- index:用于指定要删除的行,与labels参数等效。如果labels和index同时出现,则labels优先。
- columns:用于指定要删除的列,与labels参数等效。如果labels和columns同时出现,则labels优先。
- level:对于具有多级索引的DataFrame,可以指定要删除的索引级别。
- inplace:是否在原DataFrame上进行操作,如果为True,则直接在原DataFrame上进行修改,否则返回一个新的DataFrame。
- errors:如果指定的标签不在DataFrame中,则引发异常。如果将其设置为“ignore”,则忽略错误。
示例:
```python
# 创建一个示例DataFrame
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df)
# 删除行
df.drop(index=[0, 2], inplace=True)
print(df)
# 删除列
df.drop(columns=['B'], inplace=True)
print(df)
```
输出结果:
```
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
A B C
1 2 5 8
A C
1 2 8
```