Pandas 删除行或者列 7Python 数据分析从零开始

写任何有关pandas的代码前，我们应该先导入pandas

        import pandas as pd

我们下面出现全部的pd都代表对pandas的引用

 

Series对象删除元素

        我们工作中导入一些数据，往往会要删除一些行或者列来精简数据。使用drop方法可以轻松的做到。drop也可以直接修改数据而不需要生成新的对象。后面需要加参数inplace。

        生成新对象

              新对象=Series对象.drop( [ 索引 ] )

import pandas as pd
dynasty=pd.Series([405,319,289,276],index=['汉朝','宋朝','唐朝','明朝'])
dynasty1=dynasty.drop('宋朝')

        原对象修改

                Series对象.drop( [ 索引 ] , inplace=True )

dynasty=pd.Series([405,319,289,276],index=['汉朝','宋朝','唐朝','明朝'])
dynasty.drop( '宋朝',inplace=True )

 

DataFrame对象删除行和列

        与Series对象不同，DataFrame对象有两个轴向，分别对应着行和列。对于行的删除与Series没什么不同，但是如果要对列删除要加上轴向参数axis(默认轴向参数为axis=0也就是行)。同样修改本体要加上inplace参数。

       DataFrame删除行(修改原数据)

               Dataframe对象.drop( [ 索引 ] , inplace=True)

import pandas as pd
data=[['晴','阴','雨','多云','晴'],['多云','雨','雨','多云','晴'],['多云','晴','阴','雨','雨']]
wxr=pd.DataFrame(data,index=['周一','周二','周三'],columns=['北京','上海','广州','深圳','杭州'])
wxr.drop(['周一','周三'],inplace=True)

 

        DataFrame删除列(修改原数据)

                Dataframe对象.drop( [ 索引 ],axis=1, inplace=True)

data=[['晴','阴','雨','多云','晴'],['多云','雨','雨','多云','晴'],['多云','晴','阴','雨','雨']]
wxr=pd.DataFrame(data,index=['周一','周二','周三'],columns=['北京','上海','广州','深圳','杭州'])
wxr.drop(['杭州','上海'],axis=1,inplace=True)