Python Pandas で Drop() 関数を使用するにはどうすればよいですか?

Python の基本的な pandas drop() の使用法

データ処理を行うときに pandas を使用しましたが、エクスペリエンスは良好でした。記録は次のとおりです:

import pandas as pd
import numpy as np

pandas を直接使用して生成することができますランダムな配列

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

空の数値があると仮定します:

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

南の数値をすべて削除します

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

Nan を削除するのではなく、選択的に削除します

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

追加: python pandas drop() 関数

使用ドロップ関数の

(1)drop() 行と列を削除

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

##drop ([ ])、デフォルトで特定の行を削除します;
列を削除したい場合は、axis=1 が必要です;
パラメータ inplace はデフォルトで削除されます。False は元のデータを変更しないことを意味し、True は元のデータを変更することを意味します。

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