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df.drop,详解pandas.DataFrame.drop()(删除行或列)函数使用方法(图文详解)

Python Micheal 4周前 (04-22) 27次浏览 已收录 扫描二维码

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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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 axisinplace 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

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