本篇内容主要讲解“Pandas.DataFrame怎么删除指定行和列”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Pandas.DataFrame怎么删除指定行和列”吧!
Pandas删除，替换并提取其中的缺失值NaN(dropna,fillna,isnull)
以下数据用作示例代码中的示例。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('./data/12/sample_pandas_normal.csv', index_col=0)
print(df)
# age state point
# name
# Alice 24 NY 64
# Bob 42 CA 92
# Charlie 18 CA 70
# Dave 68 TX 70
# Ellen 24 CA 88
# Frank 30 NY 57它由第一个参数labels和第二个参数axis指定。行指定axis= 0。
print(df.drop('Charlie', axis=0))
# age state point
# name
# Alice 24 NY 64
# Bob 42 CA 92
# Dave 68 TX 70
# Ellen 24 CA 88
# Frank 30 NY 57默认值为axis = 0，因此可以省略axis。
print(df.drop('Charlie'))
# age state point
# name
# Alice 24 NY 64
# Bob 42 CA 92
# Dave 68 TX 70
# Ellen 24 CA 88
# Frank 30 NY 57从0.21.0或更高版本开始，它也可以由参数索引指定。
print(df.drop(index='Charlie')) # age state point # name # Alice 24 NY 64 # Bob 42 CA 92 # Dave 68 TX 70 # Ellen 24 CA 88 # Frank 30 NY 57
如果要一次删除多行，请在列表中指定。
print(df.drop(['Bob', 'Dave', 'Frank'])) # age state point # name # Alice 24 NY 64 # Charlie 18 CA 70 # Ellen 24 CA 88 print(df.drop(index=['Bob', 'Dave', 'Frank'])) # age state point # name # Alice 24 NY 64 # Charlie 18 CA 70 # Ellen 24 CA 88
默认情况下，原始DataFrame保持不变，并返回一个新的DataFrame。如果参数inplace设置为True，则将更改原始DataFrame。在这种情况下，不会返回任何新的DataFrame，并且返回值为None。
如果要按行号指定，请使用DataFrame的index属性。
如果在index属性的[]中指定行号，则可以获得相应的行名。可以在列表中指定多个行号。
print(df.index[[1, 3, 5]]) # Index(['Bob', 'Dave', 'Frank'], dtype='object', name='name')
在drop（）第一个的参数中指定labels或index的名称。
print(df.drop(df.index[[1, 3, 5]])) # age state point # name # Alice 24 NY 64 # Charlie 18 CA 70 # Ellen 24 CA 88 print(df.drop(index=df.index[[1, 3, 5]])) # age state point # name # Alice 24 NY 64 # Charlie 18 CA 70 # Ellen 24 CA 88
如果未设置行名，则index默认为整数序号。当使用数字值而不是这样的字符串作为索引时要小心。
df_noindex = pd.read_csv('./data/12/sample_pandas_normal.csv')
print(df_noindex)
# name age state point
# 0 Alice 24 NY 64
# 1 Bob 42 CA 92
# 2 Charlie 18 CA 70
# 3 Dave 68 TX 70
# 4 Ellen 24 CA 88
# 5 Frank 30 NY 57
print(df_noindex.index)
# RangeIndex(start=0, stop=6, step=1)如果是序列号，则无论原样指定数字值还是使用index属性，结果都将相同。
print(df_noindex.drop([1, 3, 5])) # name age state point # 0 Alice 24 NY 64 # 2 Charlie 18 CA 70 # 4 Ellen 24 CA 88 print(df_noindex.drop(df_noindex.index[[1, 3, 5]])) # name age state point # 0 Alice 24 NY 64 # 2 Charlie 18 CA 70 # 4 Ellen 24 CA 88
如果由于排序原因其不是序列号，结果将有所不同。当直接指定数字值时，将删除行标签为该数字值的行，而当使用index属性时，将删除其行号为该数字值的行。
df_noindex_sort = df_noindex.sort_values('state')
print(df_noindex_sort)
# name age state point
# 1 Bob 42 CA 92
# 2 Charlie 18 CA 70
# 4 Ellen 24 CA 88
# 0 Alice 24 NY 64
# 5 Frank 30 NY 57
# 3 Dave 68 TX 70
print(df_noindex_sort.index)
# Int64Index([1, 2, 4, 0, 5, 3], dtype='int64')
print(df_noindex_sort.drop([1, 3, 5]))
# name age state point
# 2 Charlie 18 CA 70
# 4 Ellen 24 CA 88
# 0 Alice 24 NY 64
print(df_noindex_sort.drop(df_noindex_sort.index[[1, 3, 5]]))
# name age state point
# 1 Bob 42 CA 92
# 4 Ellen 24 CA 88
# 5 Frank 30 NY 57它由第一个参数labels和第二个参数axis指定。列指定axis= 1。
print(df.drop('state', axis=1))
# age point
# name
# Alice 24 64
# Bob 42 92
# Charlie 18 70
# Dave 68 70
# Ellen 24 88
# Frank 30 57从0.21.0或更高版本开始，可以使用参数列指定它。
print(df.drop(columns='state')) # age point # name # Alice 24 64 # Bob 42 92 # Charlie 18 70 # Dave 68 70 # Ellen 24 88 # Frank 30 57
如果要一次删除多个列，请在列表中指定。
print(df.drop(['state', 'point'], axis=1)) # age # name # Alice 24 # Bob 42 # Charlie 18 # Dave 68 # Ellen 24 # Frank 30 print(df.drop(columns=['state', 'point'])) # age # name # Alice 24 # Bob 42 # Charlie 18 # Dave 68 # Ellen 24 # Frank 30
参数inplace的使用方法与行的相同。
df_org = df.copy() df_org.drop(columns=['state', 'point'], inplace=True) print(df_org) # age # name # Alice 24 # Bob 42 # Charlie 18 # Dave 68 # Ellen 24 # Frank 30
如果要按列号指定，请使用DataFrame的columns属性。
print(df.columns[[1, 2]]) # Index(['state', 'point'], dtype='object') print(df.drop(df.columns[[1, 2]], axis=1)) # age # name # Alice 24 # Bob 42 # Charlie 18 # Dave 68 # Ellen 24 # Frank 30 print(df.drop(columns=df.columns[[1, 2]])) # age # name # Alice 24 # Bob 42 # Charlie 18 # Dave 68 # Ellen 24 # Frank 30
如果columns是整数值，请小心上述行。
从0.21.0及更高版本开始，可以通过同时指定参数index和column来删除多行/多列。
当然，也可以通过行号/列号指定，和使用参数inplace。
print(df.drop(index=['Bob', 'Dave', 'Frank'], columns=['state', 'point'])) # age # name # Alice 24 # Charlie 18 # Ellen 24 print(df.drop(index=df.index[[1, 3, 5]], columns=df.columns[[1, 2]])) # age # name # Alice 24 # Charlie 18 # Ellen 24
到此，相信大家对“Pandas.DataFrame怎么删除指定行和列”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
