dataframe删除

您好！对于删除DataFrame中的数据，您可以使用`drop()`方法。您可以通过指定要删除的行或列的标签来删除数据。

如果要删除一行，请使用以下语法：

df.drop(index_label)

其中，`index_label`是要删除的行的标签。

如果要删除多行，请使用以下语法：

df.drop([index_label1, index_label2, ...])

您可以将要删除的行的标签放在一个列表中。

如果要删除一列，请使用以下语法：

df.drop(column_label, axis=1)

其中，`column_label`是要删除的列的标签，`axis=1`表示按列操作。

如果要删除多列，请使用以下语法：

df.drop([column_label1, column_label2, ...], axis=1)

您可以将要删除的列的标签放在一个列表中。

请注意，这些操作不会修改原始的DataFrame，而是返回一个新的DataFrame。如果要在原始DataFrame上进行更改，请设置`inplace=True`。

希望对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。

相关问题

DataFrame删掉空格

在Pandas的DataFrame中，如果你想要删除所有单元格（包括列名和数值）的空格，可以使用`str.strip()`函数结合`.applymap()`方法来进行操作。`strip()`函数会去除字符串两端的空白字符，包括空格。这里有一个例子：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame，其中有空格
df = pd.DataFrame({
   'Column1': ['  some data ', ' another example', ''],
   'Column2': [1, 2, None]
})

# 使用applymap()遍历DataFrame的所有元素并应用strip()
df_cleaned = df.applymap(lambda x: x.strip() if isinstance(x, str) else x)

这行代码会把所有的字符串类型的单元格内容删除空格，对于非字符串类型的（如数字、None等），不做处理。注意，这个操作不会改变原始DataFrame `df`，而是创建了一个新的DataFrame `df_cleaned`。

Dataframe 删掉索引

回答: 如果想要删除DataFrame的索引，可以使用df.reset_index()函数。这个函数会将索引列重置为默认的整数索引，并将原来的索引列作为一个新的列添加到DataFrame中。如果想要删除旧的索引列，可以在函数中加入参数drop=True，即df.reset_index(drop=True)。这样就可以删除旧的索引列，只保留新的整数索引。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python 获取csv的列数_Python 笔记](https://blog.csdn.net/weixin_39713833/article/details/110214291)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [DataFrame按索引删除行、列](https://blog.csdn.net/weixin_31887307/article/details/111905711)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]