pandas DataFrame行或列的刪除方法的實現(xiàn)示例
此文我們繼續(xù)圍繞DataFrame介紹相關操作。
平時在用DataFrame時候，刪除操作用的不太多，基本是從源DataFrame中篩選數(shù)據(jù)，組成一個新的DataFrame再繼續(xù)操作。
1. 刪除DataFrame某一列
這里我們繼續(xù)用上一節(jié)產(chǎn)生的DataFrame來做例子，原DataFrame如下：
我們使用drop()函數(shù)，此函數(shù)有一個列表形參labels，寫的時候可以加上labels=[xxx]，也可以不加，列表內(nèi)羅列要刪除行或者列的名稱，默認是行名稱，如果要刪除列，則要增加參數(shù)axis=1，操作如下：
#pd.__version__ =='0.18.0' #drop columns test_dict_df.drop(['id'],axis=1) #test_dict_df.drop(columns=['id']) # official operation， maybe my pandas version needs update!
結果如下，對于上面的代碼，官方教程文檔中給出了columns=['name']，但是在我測試的時候會報錯，我用的python3，pandas版本為0.18，可能是pandas版本太老的緣故。
這里注意輸出的結果是執(zhí)行此方法的結果，而不是輸出test_dict_df的結果，是因為方法默認的并不是在本身執(zhí)行操作，這時候輸出test_dict_df輸出的仍然是沒有進行刪除操作的原DataFrame，如果你想在原DataFrame上進行操作，需要加上inplace=True，等價于在操作完再賦值給本身：
test_dict_df.drop(['id'],axis=1,inplace=True) # test_dict_df = test_dict_df.drop(['id'],axis=1)
2. 刪除DataFrame某一行
刪除某一行，在上面刪除列操作的時候也稍有提及，如果不加axis=1，則默認按照行號進行刪除，例如要刪除第0行和第4行：
test_dict_df.drop([0,4])
同理，你要在源DataFrame上進行操作就得加上inplace參數(shù)，否則不會在test_dict_df上改動。
當然，如果你的DataFrame有很多級，你可以加上level參數(shù)，這里就不多贅述了。
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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