python数据处理第三方库pandas之中,有一个数据结构叫做Dataframe,它能够以行列表格形式来保存数据并且完成增删改查的任意操作。而drop()方法则是该对象可以调用来删除数据的方法,下文会详细介绍该方法的语法以及各种参数,感兴趣的可以学习一下。
一、语法和参数
df.drop(labels = None, axis = 0, index = None, columns = None, level = None, inplace = False, errors = 'raise')
该方法有七个参数,并且全部都是可选参数,不传入参数时就会将Dataframe结构数据清空。
1.参数label可以接收字符串和列表类型数据,它表示删除的行或者列,需要和另外一个参数配合使用。
2.参数axis只能够使用0或者1两个值,它表示对行还是列进行删除操作,0表示行而1表示列。
3.参数index以及columns则是前面两个参数的结合,分别表示删除指定行或者列,用这两个参数时无需写前两个参数label和axis。
4.参数level的意思是索引层级,也就是删除指定索引的数据。
5.参数inplace接收的值为布尔类型的True和False,表示删除操作是否直接对原对象生效。
6.参数errors的意思就是是否允许错误发生,也就是没有数据时只将标签删除掉。
二、方法实例
那么这个方法调用之前需要导入库,然后用DataFrame()方法来创建该类型的结构对象才可以,之后就是调用方法来删除指定数据了,详细代码如下所示:
import pandas as pd df = pd.DataFrame([['x','x',1],['x',['z',2]], columns = ['A','B','C']) # 删除指定行 res1 = df.drop([0,1]) res2 = df.drop(index = [0,1]) # 删除指定列 res3 = df.drop(['B','C'], axis = 1) res4 = df.drop(columns = ['B','C'])
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