本文介绍
Pandas
中DataFrame
数据删除,主要使用drop
、del
方式。
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# drop函数的参数解释 drop( self , labels = None , # 就是要删除的行列的标签,用列表给定; axis = 0 , # axis是指处哪一个轴,0为行(默认),1为列; index = None , # index是指某一行或者多行 columns = None , # columns是指某一列或者多列 level = None , # level是指等级,针对多重索引的情况; inplace = False , # inplaces是否替换原来的dataframe; errors = "raise" , ) axis = 0 或者 和 index或columns 指定行列只需要使用一组就行 |
1.根据默认的行列索引操作
示例数据
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import numpy as np import pandas as pd # 生成随机数组-5行5列 df = pd.DataFrame(np.random.rand( 5 , 5 )) print (df) |
数据展示
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0 1 2 3 4 0 0.760489 0.074633 0.788416 0.087612 0.560539 1 0.758450 0.599777 0.384075 0.525483 0.628910 2 0.386808 0.148106 0.742207 0.452627 0.775963 3 0.662909 0.134640 0.186186 0.735429 0.459556 4 0.328694 0.269088 0.331404 0.835388 0.899107 |
1.1行删除
[1]删除单行
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# 删除单行,删除第2行 df.drop(df.index[ 1 ],inplace = True ) # inplace=True 原地修改 print (df) |
执行结果:
0 1 2 3 4
0 0.605764 0.234973 0.566346 0.598105 0.478153
2 0.383230 0.822174 0.228855 0.743258 0.076701
3 0.875287 0.576668 0.176982 0.341827 0.112582
4 0.205425 0.898544 0.799174 0.000905 0.377990
[2]删除不连续多行
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# 删除不连续多行,删除第2和第4行 df.drop(df.index[[ 1 , 3 ]],inplace = True ) print (df) |
执行结果:
0 1 2 3 4
0 0.978612 0.556539 0.781362 0.547527 0.706686
2 0.845822 0.321716 0.444176 0.053915 0.296631
4 0.617735 0.040859 0.129235 0.525116 0.005357
[3]删除连续多行
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# 删除连续多行 df.drop(df.index[ 1 : 3 ],inplace = True ) # 开区间,最后一个索引号不计算在内 print (df) |
执行结果:
0 1 2 3 4
0 0.072891 0.926297 0.882265 0.971368 0.567840
3 0.163212 0.546069 0.360990 0.494274 0.065744
4 0.752917 0.242112 0.526675 0.918713 0.320725
1.2列删除
列的删除可以使用
del
和drop
两种方式,del df[1] # 删除第2列,该种方式为原地删除,本文具体讲解drop函数删除。
[1]删除指定列
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df.drop([ 1 , 3 ],axis = 1 ,inplace = True ) # 指定轴为列 # df.drop(columns=[1,3],inplace=True) # 直接指定列 |
执行结果:
0 2 4
0 0.592869 0.123369 0.815126
1 0.127064 0.093994 0.332790
2 0.411560 0.118753 0.143854
3 0.965317 0.267740 0.349927
4 0.688604 0.699658 0.932645
[2]删除连续列
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df.drop(df.columns[ 1 : 3 ],axis = 1 ,inplace = True ) #指定轴 # df.drop(columns=df.columns[1:3],inplace = True) # 指定列 print (df) |
执行结果:
0 3 4
0 0.309674 0.974694 0.660285
1 0.677328 0.969440 0.953452
2 0.954114 0.953569 0.959771
3 0.365643 0.417065 0.951372
4 0.733081 0.880914 0.804032
2.根据自定义的行列索引操作
示例数据
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df = pd.DataFrame(data = np.random.rand( 5 , 5 )) df.index = list ( 'abcde' ) df.columns = list ( '一二三四五' ) print (df) |
数据展示
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一 二 三 四 五 a 0.188495 0.574422 0.530326 0.842489 0.474946 b 0.912522 0.982093 0.964031 0.498638 0.826693 c 0.580789 0.013957 0.515229 0.795052 0.859267 d 0.540641 0.865602 0.305256 0.552566 0.754791 e 0.375407 0.236118 0.129210 0.711744 0.067356 |
2.1行删除
[1]删除单行
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df.drop([ 'b' ],inplace = True ) print (df) |
执行结果:
一 二 三 四 五
a 0.306350 0.622067 0.030573 0.490563 0.009987
c 0.672423 0.071661 0.274529 0.400086 0.263024
d 0.654204 0.809087 0.066099 0.167290 0.534452
e 0.628917 0.232629 0.070167 0.469962 0.957898
[2]删除多行
1
2
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df.drop([ 'b' , 'd' ],inplace = True ) print (df) |
执行结果:
一 二 三 四 五
a 0.391583 0.509862 0.924634 0.466563 0.058414
c 0.802016 0.621347 0.659215 0.575728 0.935811
e 0.223372 0.286116 0.130587 0.113544 0.910859
2.2列删除
[1]删除单列
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df.drop([ '二' ],axis = 1 ,inplace = True ) # 删除单列 print (df) |
执行结果:
一 三 四 五
a 0.276147 0.797404 0.184472 0.081162
b 0.630190 0.328055 0.428668 0.168491
c 0.979958 0.029032 0.934626 0.106805
d 0.762995 0.003134 0.136252 0.317423
e 0.137211 0.116607 0.367742 0.840080
[2]删除多列
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df.drop([ '二' , '四' ],axis = 1 ,inplace = True ) # 删除多列 # df.drop(columns=['二','四'],inplace=True) # 删除多列 print (df) |
执行结果:
一 三 五
a 0.665647 0.709243 0.019711
b 0.920729 0.995913 0.490998
c 0.352816 0.185802 0.406174
d 0.136414 0.563546 0.762806
e 0.259710 0.775422 0.794880
到此这篇关于Pandas
中DataFrame
数据删除详情的文章就介绍到这了,更多相关Pandas
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