Python - 使用 Pandas.drop() 从 DataFrame 中删除行/列
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Pandas 是用于数据分析和数据整理的最流行的 Python 库之一。在本文中，我们将了解如何创建 pandas 数据框，然后从该数据框中删除一些选择性行或列。
删除行
在下面的示例中，我们将 iris.csv 文件读入数据框。我们首先查看现有数据框，然后通过提供要删除的值将 drop 函数应用于索引列。正如我们在结果集底部看到的，行数减少了 3。
示例
import pandas as pd
# 从 csv 文件创建数据框
data = pd.read_csv("E:\iris1.csv",index_col ="Id")
print(data)
# 删除传递的值
data.drop([6,9,10],inplace=True)
# 显示
print(data)
输出
运行上述代码得到以下结果 −
SepalLengthCm SepalWidthCm PetalLengthCm PetalWidthCm Species Id 1 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa . .. … .… .…..…… [150 rows x 5 columns] After Dropping SepalLengthCm SepalWidthCm PetalLengthCm PetalWidthCm Species Id 1 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa 149 6.2 3.4 5.4 2.3 Iris-virginica 150 5.9 3.0 5.1 1.8 Iris-virginica …………………. [147 rows x 5 columns]
删除列
要从 pandas 数据框中删除列，我们使用 axis 参数。在 drop 函数中将其值设置为 1，并提供要删除的列名。如您所见，结果集中的列数从 5 减少到 3。
示例
import pandas as pd
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("E:\iris1.csv",index_col ="Id")
print(data)
# dropping passed values
data.drop(['SepalWidthCm','PetalLengthCm'],axis=1,inplace=True)
print("After Dropping")
# display
print(data)
输出
运行上述代码得到以下结果 −
SepalLengthCm SepalWidthCm PetalLengthCm PetalWidthCm Species Id 1 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa . . .… .… .…. .…… [150 rows x 5 columns] After Dropping SepalLengthCm PetalWidthCm Species Id 1 5.1 0.2 Iris-setosa 2 4.9 0.2 Iris-setosa 3 4.7 0.2 Iris-setosa .....…. [150 rows x 3 columns]
