Comment utiliser la fonction drop() dans Python Pandas ?

Utilisation de base de Pandas Drop()

J'ai utilisé des pandas lors du traitement de données, et l'expérience est bonne. L'enregistrement est le suivant :

import pandas as pd
import numpy as np

Vous pouvez directement utiliser des pandas pour générer un tableau aléatoire

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

Supposons. Il y a des nombres vides:

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

Delete tous les nan

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

électivement supprimer, au lieu de supprimer nan

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

additional: Python pandas drop () function

USE de la fonction de drop

(1 ) drop() supprime les lignes et les colonnes

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

• drop([]), supprime une certaine ligne par défaut

• Si vous le souhaitez ; pour supprimer une certaine colonne, nécessite axis=1 ; le paramètre

• en place est False par défaut, ce qui signifie conserver les données d'origine inchangées, et True signifie modifier les données d'origine.

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

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