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12_Pandas.DataFrame删除指定行和列（drop）
使用drop（）方法删除pandas.DataFrame的行和列。 在0.21.0版之前，请使用参数labels和axis指定行和列。从0.21.0开始，可以使用index或columns。 在此，将对以下内容进行说明。 DataFrame指定的行删除 按行名指定（行标签）按行号指定未设置行名的注意事项 DataFrame指定的列删除 按列名指定（列标签）按列号指定 多行多列的删除删除缺失值NaN和删除具有重复元素的行，请参考文章。 05_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 DataFrame指定的行删除 按行名指定（行标签）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。 按行号指定如果要按行号指定，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 未设置行名的注意事项如果未设置行名，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 DataFrame指定的列删除 按列名指定（列标签）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 按列号指定如果要按列号指定，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。 多行多列的删除从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 df_org = df.copy() df_org.drop(index=['Bob', 'Dave', 'Frank'], columns=['state', 'point'], inplace=True) print(df_org) # age # name # Alice 24 # Charlie 18 # Ellen 24 |
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