第Pandas.DataFrame刪除指定行和列(drop)的實(shí)現(xiàn)目錄DataFrame指定的行刪除按行名指定（行標(biāo)簽）按行號指定未設(shè)置行名的注意事項DataFrame指定的列刪除按列名指定（列標(biāo)簽）按列號指定多行多列的刪除使用drop（）方法刪除pandas.DataFrame的行和列。

在0.21.0版之前，請使用參數(shù)labels和axis指定行和列。從0.21.0開始，可以使用index或columns。

在此，將對以下內(nèi)容進(jìn)行說明。

DataFrame指定的行刪除按行名指定（行標(biāo)簽）按行號指定未設(shè)置行名的注意事項DataFrame指定的列刪除按列名指定（列標(biāo)簽）按列號指定多行多列的刪除

刪除缺失值NaN和刪除具有重復(fù)元素的行，請參考文章。

Pandas刪除，替換并提取其中的缺失值NaN(dropna,fillna,isnull)

以下數(shù)據(jù)用作示例代碼中的示例。

importpandasaspd

df=pd.read_csv('./data/12/sample_pandas_normal.csv',index_col=0)

print(df)

#

agestate

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指定的行刪除

按行名指定（行標(biāo)簽）

它由第一個參數(shù)labels和第二個參數(shù)axis指定。行指定axis=0。

print(df.drop('Charlie',axis=0))

#agestatepoint

#name

#Alice24NY64

#Bob42CA92

#Dave68TX70

#Ellen24CA88

#Frank30NY57

默認(rèn)值為axis=0，因此可以省略axis。

print(df.drop('Charlie'))

#agestatepoint

#name

#Alice24NY64

#Bob42CA92

#Dave68TX70

#Ellen24CA88

#Frank30NY57

從0.21.0或更高版本開始，它也可以由參數(shù)索引指定。

print(df.drop(index='Charlie'))

#agestatepoint

#name

#Alice24NY64

#Bob42CA92

#Dave68TX70

#Ellen24CA88

#Frank30NY57

如果要一次刪除多行，請在列表中指定。

print(df.drop(['Bob','Dave','Frank']))

#

agestate

point

#name

#Alice

24

NY

64

#Charlie

18

CA

70

#Ellen

24

CA

88

print(df.drop(index=['Bob','Dave','Frank']))

#

agestate

point

#name

#Alice

24

NY

64

#Charlie

18

CA

70

#Ellen

24

CA

88

默認(rèn)情況下，原始DataFrame保持不變，并返回一個新的DataFrame。如果參數(shù)inplace設(shè)置為True，則將更改原始DataFrame。在這種情況下，不會返回任何新的DataFrame，并且返回值為None。

按行號指定

如果要按行號指定，請使用DataFrame的index屬性。

如果在index屬性的[]中指定行號，則可以獲得相應(yīng)的行名?？梢栽诹斜碇兄付ǘ鄠€行號。

print(df.index[[1,3,5]])

#Index(['Bob','Dave','Frank'],dtype='object',name='name')

在drop（）第一個的參數(shù)中指定labels或index的名稱。

print(df.drop(df.index[[1,3,5]]))

#

agestate

point

#name

#Alice

24

NY

64

#Charlie

18

CA

70

#Ellen

24

CA

88

print(df.drop(index=df.index[[1,3,5]]))

#

agestate

point

#name

#Alice

24

NY

64

#Charlie

18

CA

70

#Ellen

24

CA

88

未設(shè)置行名的注意事項

如果未設(shè)置行名，則index默認(rèn)為整數(shù)序號。當(dāng)使用數(shù)字值而不是這樣的字符串作為索引時要小心。

df_noindex=pd.read_csv('./data/12/sample_pandas_normal.csv')

print(df_noindex)

#

name

agestate

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)

如果是序列號，則無論原樣指定數(shù)字值還是使用index屬性，結(jié)果都將相同。

print(df_noindex.drop([1,3,5]))

#

name

agestate

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

agestate

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號，結(jié)果將有所不同。當(dāng)直接指定數(shù)字值時，將刪除行標(biāo)簽為該數(shù)字值的行，而當(dāng)使用index屬性時，將刪除其行號為該數(shù)字值的行。

df_noindex_sort=df_noindex.sort_values('state')

print(df_noindex_sort)

#

name

agestate

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

agestate

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

agestate

point

#1

Bob

42

CA

92

#4

Ellen

24

CA

88

#5

Frank

30

NY

57

DataFrame指定的列刪除

按列名指定（列標(biāo)簽）

它由第一個參數(shù)labels和第二個參數(shù)axis指定。列指定axis=1。

print(df.drop('state',axis=1))

#agepoint

#name

#Alice2464

#Bob4292

#Charlie1870

#Dave6870

#Ellen2488

#Frank3057

從0.21.0或更高版本開始，可以使用參數(shù)列指定它。

print(df.drop(columns='state'))

#agepoint

#name

#Alice2464

#Bob4292

#Charlie1870

#Dave6870

#Ellen2488

#Frank3057

如果要一次刪除多個列，請在列表中指定。

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

參數(shù)inplace的使用方法與行的相同。

df_org=df.copy()

df_org.drop(columns=['state','point'],inplace=True)

print(df_org)

#age

#name

#Alice24

#Bob42

#Charlie18

#Dave68

#Ellen24

#Frank30

按列號指定

如果要按列號指定，請使用DataFrame的columns屬性。

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是整數(shù)值，請小心上述行。

多行多列的刪除

從0.21.0及更高版本開始，可以通過同時指定參數(shù)index和column來刪除多行/多列。

當(dāng)然，也可以通過行號/列號指定，和使用參數(shù)inplace。

print(df.drop(index=['Bob','Dave',