用法:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)
參數說明:
labels 就是要刪除的行列的名字,用列表給定
axis 默認爲0,指刪除行,因此刪除columns時要指定axis=1;
index 直接指定要刪除的行
columns 直接指定要刪除的列
inplace=False,默認該刪除操作不改變原數據,而是返回一個執行刪除操作後的新dataframe;
inplace=True,則會直接在原數據上進行刪除操作,刪除後無法返回。
刪除行列有兩種方式:
1)labels=None,axis=0 的組合
2)index或columns直接指定要刪除的行或列
示例:
>>>df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
>>>df
A B C D
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
#Drop columns,兩種方法等價
>>>df.drop(['B', 'C'], axis=1)
A D
0 0 3
1 4 7
2 8 11
>>>df.drop(columns=['B', 'C'])
A D
0 0 3
1 4 7
2 8 11
# 第一種方法下刪除column一定要指定axis=1,否則會報錯
>>> df.drop(['B', 'C'])
ValueError: labels ['B' 'C'] not contained in axis
#Drop rows
>>>df.drop([0, 1])
A B C D
2 8 9 10 11
>>> df.drop(index=[0, 1])
A B C D
2 8 9 10 11