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pandas删除某行或某列数据的实现示例

  • Post category:Python

接下来我将为您提供详细的 pandas 删除某行或某列数据的实现示例攻略。

1. 删除某行数据

删除某行数据，可以使用 drop() 函数。在使用它的时候，需要指定待删除行的索引标签或整数值，并设置 axis=0 参数。下面是一个实现示例：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [20, 22, 25, 28],
        '性别': ['男', '女', '男', '女']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除姓名为李四的这一行
df = df.drop(1, axis=0)

print(df)

以上代码输出为：

   姓名  年龄 性别
0  张三  20  男
2  王五  25  男
3  赵六  28  女

在上面的代码中，我们使用 drop() 函数删除了索引标签为 1 的行，该函数的返回值为删除指定行后的 DataFrame。我们将删除操作的结果重新赋给了 df，从而达到了删除某行数据的目的。

2. 删除某列数据

pandas 删除某列数据，同样可以使用 drop() 函数，但是需要设置 axis=1 参数来指定按列删除。下面是一个实现示例：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [20, 22, 25, 28],
        '性别': ['男', '女', '男', '女']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除性别这一列
df = df.drop('性别', axis=1)

print(df)

以上代码输出为：

   姓名  年龄
0  张三  20
1  李四  22
2  王五  25
3  赵六  28

在上面的代码中，我们使用 drop() 函数删除了名为“性别”的列，该函数的返回值为删除指定列后的 DataFrame。同样，我们将删除操作的结果重新赋给了 df，从而达到了删除某列数据的目的。

通过以上示例代码，我们可以轻松完成 pandas 删除某行或某列数据的操作。

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