df.drop,详解pandas.DataFrame.drop()（删除行或列）函数使用方法
详细介绍一下 Pandas 中的 DataFrame.drop() 函数。
底层原理:
Pandas 的 DataFrame 是一个二维的表格数据结构,由行和列组成。DataFrame.drop() 函数用于删除指定的行或列。当删除行或列时,Pandas 会创建一个新的 DataFrame 副本,原始 DataFrame 不会被修改。
使用步骤:
- 指定要删除的行或列: 可以通过传入行标签(index)或列标签(columns)来指定要删除的行或列。
- 设置
axis参数: 通过设置axis参数来指定删除行还是列,axis=0表示删除行,axis=1表示删除列。 - 设置
inplace参数: 如果设置inplace=True,则会直接修改原始 DataFrame,否则会返回一个新的 DataFrame。 - 设置
errors参数: 当要删除的行或列不存在时,可以通过errors参数控制程序的行为,errors='raise'会引发错误,errors='ignore'会静默忽略。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [10, 20, 30, 40, 50],
'C': [100, 200, 300, 400, 500]})
print("Original DataFrame:")
print(df)
# 删除指定的行
df_drop_rows = df.drop([1, 3], axis=0)
print("\nDataFrame after dropping rows:")
print(df_drop_rows)
# 删除指定的列
df_drop_cols = df.drop(['B', 'C'], axis=1)
print("\nDataFrame after dropping columns:")
print(df_drop_cols)
# 直接修改原始 DataFrame
df.drop(['A', 'B'], axis=1, inplace=True)
print("\nModified original DataFrame:")
print(df)
# 处理不存在的行或列
try:
df.drop(['D'], axis=1, errors='raise')
except KeyError as e:
print("\nError:", e)
df.drop(['D'], axis=1, errors='ignore')
print("\nIgnoring non-existent columns:")
print(df)
输出:
Original DataFrame:
A B C
0 1 10 100
1 2 20 200
2 3 30 300
3 4 40 400
4 5 50 500
DataFrame after dropping rows:
A B C
0 1 10 100
2 3 30 300
4 5 50 500
DataFrame after dropping columns:
A C
0 1 100
1 2 200
2 3 300
3 4 400
4 5 500
Modified original DataFrame:
C
0 100
1 200
2 300
3 400
4 500
Error: "['D'] not found in axis"
Ignoring non-existent columns:
C
0 100
1 200
2 300
3 400
4 500
总的来说,DataFrame.drop() 是 Pandas 中一个非常常用的函数,可以方便地删除指定的行或列。开发者需要掌握如何指定需要删除的行或列,以及设置 axis、inplace 和 errors 参数的使用方法。同时,也要注意 Pandas 的这种删除操作并不会修改原始 DataFrame,除非设置 inplace=True。
Python报”IndentationError “,混合使用空格和制表符,的原因以及解决办法(图文详解1)
详解Python random.choice（从序列中获取随机元素）函数的使用方法（图文详解1）
