Wie verwende ich die Funktion drop() in Python Pandas?

Python Basic Pandas Drop () -Verwendung

Ich habe Pandas bei der Datenverarbeitung verwendet und die Erfahrung ist gut. Der Datensatz lautet wie folgt:

import pandas as pd
import numpy as np

Sie können Pandas direkt verwenden, um ein zufälliges Array zu generieren

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),index = list('abcde'),columns = ['one','two','three'])

Angenommen Es sind leere Zahlen darin:

df.ix[1,:-1] = np.nan  #第二行，排除倒数第一个都是Nan
df.ix[1:-1,2] = np.nan #第三列，排除第一个和最后一个都是Nan

Alle Nan löschen

print('\n',df.dropna())

Selektiv löschen, anstatt Nan zu löschen

print(df.drop(['one'],axis=1))
print(df.drop(['a','c'],axis = 0))

Zusätzlich: Python-Pandas-Drop()-Funktion

Verwenden der Drop-Funktion

(1) drop() Zeilen und Spalten löschen

drop([ ], axis=0, inplace=True)

• drop([]), standardmäßig eine bestimmte Zeile löschen

• Wenn Sie möchten Um eine bestimmte Spalte zu löschen, ist „axis=1“ erforderlich. Der

• -Parameter inplace ist standardmäßig „False“, was bedeutet, dass die Originaldaten unverändert bleiben, und „True“ bedeutet, dass die Originaldaten geändert werden.

import pandas as pd
 
import numpy as np
 
data=pd.DataFrame(np.arange(20).reshape((5,4)),columns=list('ABCD'),index=['a','b','c','d','e'])
print(data)
print('*'*40)
print(data.drop(['a'])) #删除a 行，默认inplace=False,
print('*'*40)
print(data)#  data 没有变化
print('*'*40)
print(data.drop(['A'],axis=1))#删除列
print('*'*40)
print(data.drop(['A'],axis=1,inplace=True)) #在本来的data 上删除
print('*'*40)
print(data)data 发生变化

rrree

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verwende ich die Funktion drop() in Python Pandas?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!