Pandas DataFrame 删除行/列操作详解及示例

【Python进阶系列】DataFrame删除操作|图解 + 示例代码

在Python的数据范围内，数据删除操作是通过Drop（）函数实现的。
此方法可用于删除行或列，并通过指定行或列的索引来操作。
删除列时，您可以将轴参数设置为1 或“列”，以实现删除指定列的效果。
例如，执行第3 列中的代码后，尽管数据似乎减少了，但实际上，这只是创建一个新视图，而原始数据框的数据没有更改。
要真正实现删除，有两种方法：一种是通过新的数据框架覆盖原始数据框，例如df3 = df.drop（'Column_name'，axis = 1 ）。
目前，DF3 是一个独立的对象，与内存中的原始DF不同，可以通过ID（）函数验证。
第二个是使用drop（）的内置参数并将其设置为true，即Inplace = true。
您可以修改到位的数据框并删除指定的列。
同样，删除行的操作可以设置轴= 0。
对于同时删除多条线的情况，需要删除的行号可以通过列表表格（例如DF.Drop（[0,1 ,2 ]，axis = 0）以删除（） 。
这样，实际删除操作会在原始数据框架上生效，而不是创建一个新的子视图。
简而言之，数据框架的删除操作需要明确区分视图修改和就地修改。
了解和掌握Inploph参数的使用是关键。

如何使用drop方法对数据进行删减处理

在数据处理中，我们通常必须删除数据集以优化分析。
Python's Pandas库提供了强大的数据处理功能，其中“ Drop”方法是常见的数据删除工具。
“ Drop'方法主要用于擦除特定的行或列，这些行易于操作并且具有丰富的特征。
使用“ drop”方法的语法如下：`relipple（标签，axis = 0，latver = none none ，Inplace = fake，故障='rish'）````'标签参数用于指定要删除的行或列的标签。
” （标准是抛出异常'''，或者您可以选择忽略“忽略”）数据集直接更改。
在操作过程中，应注意的是，如果未设置索引或对应于特定索引的行，则索引也将被删除，这会导致索引序列更改。
为了避免此类问题，您可以使用`reset_index（）``方法重置索引以确保数据结构的纹理。
（3 ）删除多行：对于删除后续行，可以立即指定几行号进行操作。
（4 ）删除列：只需输入参数`轴“到1 ”，然后可以使用“ drop”方法删除特定的列。
通过上述示例，我们可以掌握使用“滴”方法的技能，以便我们在数据处理中更加灵活和有效。
希望这些内容可以帮助您进行数据分析工作。
欢迎每个人分享经验，问题和讨论。
感谢您阅读并期待您的继续关注！

Python进行数据处理之Pandas的drop函数

删除表中的线或列时，建议使用熊猫的掉落函数。
“使用Python进行数据分析”是本文的主要来源。
1 要清理无效的数据，您可以使用printdata.dropna（）和printdata [data.notnull（）]，它们的结果是相同的。
2 填充缺少值，下降功能可以帮助处理。
Drop函数的特定用途如下：1 删除行或列。
2 使用参数代替Drop函数的说明：执行修改过程时，环境通常会有可选参数。
默认值是错误的，这意味着原始数组没有更改，而是返回一个新数组。
3 使用databrame.atype（）方法的数据类型的转换支持Python和Numpy的数据类型转换。