Pandas常用操作 - 删除指定行/指定列
1. 删除指定行
new_df = df.drop(index='行索引')
new_df = df.drop('行索引', axis='index')
new_df = df.drop('行索引', axis=0)
2. 删除指定的多行
new_df = df.drop(index=['行索引1', '行索引2'])
new_df = df.drop(['行索引1', '行索引2'], axis='index')
new_df = df.drop(['行索引1', '行索引2'], axis=0)
3. 删除指定列
new_df = df.drop(columns='列名')
new_df = df.drop('列名', axis='columns')
new_df = df.drop('列名', axis=1)
4. 删除指定的多列
new_df = df.drop(columns=['列名1', '列名2'])
new_df = df.drop(['列名1', '列名2'], axis='columns')
new_df = df.drop(['列名1', '列名2'], axis=1)
5. 测试
5.1 初始化数据
df = pd.DataFrame({'stu_name': ['Nancy', 'Tony', 'Tim', 'Jack', 'Lucy'], 'stu_age': [17, 16, 16, 21, 19]},
index=['row0', 'row1', 'row2', 'row3', 'row4'])
stu_name stu_age
idx0 Nancy 17
idx1 Tony 16
idx2 Tim 16
idx3 Jack 21
idx4 Lucy 19
5.2 删除row2、row3
new_df = df.drop(['row2', 'row3'], axis='index')
stu_name stu_age
row0 Nancy 17
row1 Tony 16
row4 Lucy 19
6. drop
常用参数含义
inplace
: 是否修改原Dataframe。
- False: 返回新的Dataframe(默认)
- True: 直接修改原Dataframe,返回None
axis
: 轴,是否从 索引
或 列
中删除标签。 (与sum
,mean
等计算函数中的axis
的含义不同)
0
或index
: 方向为行,默认值0
1
或columns
: 方向为列
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