Pandas数据清洗攻略：高效删除操作全解析

Python--pandas删除操作

Python的pandas库在数据清理过程中发挥着重要作用，本文主要讨论其DataFrame中的一系列删除操作，包括行删除、列删除以及缺失值和重复值的处理。
在这个操作中，inplace参数是一个键，默认值为False，表示处理结果返回一个新的数据框，如果设置为True，则直接替换原来的数据，不会返回任何内容。
首先，pandasdrop方法用于删除行或列。
要根据索引名称删除特定行，直接使用列名称即可。
如果需要根据索引位置，可以与索引属性结合使用。
删除列时，通过列名和axis=1或列参数，也支持基于列位置的操作。
当使用del关键字删除列时，数据会实时更新。
对于多索引数据框，删除行时需要设置level参数Level=0表示删除最外层索引。
同时删除行和列时，只能对一级索引和列进行操作。
当处理缺失值时，dropna方法就派上用场了。
默认情况下，它会删除包含缺失值的行或列，但可以通过how、thresh和subset参数进行更精细的控制。
子集参数对应删除行时的列标签和删除列时的行标签。
删除重复值是通过drop_duplicates实现的，可以通过子集参数ignore_index=True根据特定列选择性删除重复行，删除重复行后可以重置索引顺序。

Python之Pandas的常用技能【删除数据】

使用PythonPandas删除数据的实用技巧

在进行数据处理时，Pandas提供了多种删除数据的方式。
首先，我们通过`df.info()`函数快速了解数据的基本情况。

1.删除索引

这部分内容在“添加、删除、修改、查找索引”中有详细介绍。

2.删除缺失值df.dropna()：用于处理缺失值。
它有以下参数：可以针对特定列执行删除行中所有数据为空的行。
例如，您可以设置阈值来删除列中值超过2500个的行。
特定列如[地区、年份为空值的行]3.删除特定列或行`df.drop()`函数可以删除某一列或行。
参数包括：删除指定列如[地区、年份]列，删除特定行如第1、3、5行，删除特定国家/地区的列和行，同时删除行和列，包括删除1。
4、去除重复值

使用`df.drop_duplicates()`来识别并去除重复值，为细粒度控制提供参数。

5.删除多列

注意，`deldf[]`操作一次只能删除一列，不能同时删除多列。

Python哪个库可以删除Excel表格的某行或某列

Openpyxl2.5或更高版本可以删除Excel表格的特定行或列。

示例代码：

fromopenpyxlimport*.

文件名='test.xlsx'。

wb=wb=load_workbook（文件名）。

ws=wb.active。

ws.delete_rows(2,2)#删除索引2之后的2行。

高级信息：

如果是Python执行时，首先将.py文件中的源代码编译为Python字节码（bytecode），然后由PythonVirtualMachine（Python虚拟机）执行。

这种机制的基本思想与Java和.NET是一致的。
不过，PythonVirtualMachine与Java或.NET的VirtualMachine的区别在于，Python的VirtualMachine是更高级的VirtualMachine。

参考来源：百度百科-Python