pandas删除某行或某列数据的实现示例

目录
  • 1、drop()函数
  • 2、del函数

首先，创建一个DataFrame格式数据作为举例数据。

# 创建一个DataFrame格式数据
data = {'a': ['a0', 'a1', 'a2'],
        'b': ['b0', 'b1', 'b2'],
        'c': [i for i in range(3)],
        'd': 4}
df = pd.DataFrame(data)
print('举例数据情况：\n', df)

注：DataFrame是最常用的pandas对象，使用pandas读取数据文件后，数据就以DataFrame数据结构存储在内存中。

pandas数据行列删除，主要用到drop()和del函数，用法如下：

1、drop()函数

语法：

DataFrame.drop(labels,axis=0,level=None,inplace=False,errors='raise')
参数 说明
labels 接收string或array，代表要删除的行或列的标签（行名或列名）。无默认值
axis 接收0或1，代表操作的轴（行或列）。默认为0，代表行；1为列。
level 接收int或索引名，代表标签所在级别。默认为None
inplace 接收布尔值，代表操作是否对原数据生效，默认为False
errors errors='raise’会让程序在labels接收到没有的行名或者列名时抛出错误导致程序停止运行，errors='ignore’会忽略没有的行名或者列名，只对存在的行名或者列名进行操作。默认为‘errors=‘raise’’。

实例1：删除d列

df1 = df.drop(labels='d', axis=1)
print('删除d列前：\n', df)
print('删除d列后：\n', df1)

实例2：删除第一行

df2 = df.drop(labels=0)
print('删除前：\n', df)
print('删除列：\n', df2)

实例3：同时删除多行多列

df3 = df.drop(labels=['a', 'b'], axis=1) # 同时删除a,b列
df4 = df.drop(labels=range(2)) # 等价于df.drop(labels=[0,1])
print('删除前：\n', df)
print('删除多列（a,b）:\n', df3)
print('删除多行(第1,2行)：\n', df4)

注意：（1）、删除列的操作时，axis参数不可省，因为axis默认为0（行）；
（2）、没有加入inplace参数，默认不会对原来数据进行修改，需要将结果赋值给新的变量。

2、del函数

语法：del df[‘列名’]
此操作会对原数据df进行删除，且一次只能删除一列。
正确用法：

del df['d']
print('原地删除d列后：\n', df)

错误用法:

del df[['a', 'b']]
print(df)

以上就是pandas删除某行某列数据的用法，drop()相对于del()来说，灵活性更高，更为实用。更多相关pandas删除某行某列内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • Python pandas删除指定行/列数据的方法实例

    Python pandas删除指定行/列数据的方法实例

    目录 1.滤除缺失数据dropna() 1)滤除含有NaN值的所有行 2)滤除含有NaN值的所有列 3)滤除元素都是NaN值的行 4)滤除元素都是NaN值的列 5)滤除指定列中含有缺失的行 2.删除重复值 drop_duplicates() 1)keep=“first” 2)keep=“last” 3)keep=False 4)删除指定列中重复项对应的行 3.根据指定条件删除行列drop() 1).删除指定列 2).删除指定行 总结 1.滤除缺失数据dropna() import pandas

  • pandas删除行删除列增加行增加列的实现

    创建df: >>> df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), columns=list('ABCD'), index=list('1234')) >>> df A B C D 1 0 1 2 3 2 4 5 6 7 3 8 9 10 11 4 12 13 14 15 1,删除行 1.1,drop 通过行名称删除: df = df.drop(['1', '2']) # 不指定axis默认为0 df.drop(['1',

  • pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例

    1.删除/选取某列含有特殊数值的行 import pandas as pd import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) df1=pd.DataFrame(a,index=['row0','row1','row2'],columns=list('ABC')) print(df1) df2=df1.copy() #删除/选取某列含有特定数值的行 #df1=df1[df1['A'].isin([1])] #df1[df1['A'].

  • Python中pandas dataframe删除一行或一列:drop函数详解

    用法:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False) 在这里默认:axis=0,指删除index,因此删除columns时要指定axis=1: inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe: inplace=True,则会直接在原数据上进行删除操作,删除后就回不来了. 例子: >>>df = pd.DataFrame(np.a

  • Python Pandas 对列/行进行选择，增加，删除操作

    一.列操作 1.1 选择列 d = {'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])} df = pd.DataFrame(d) print (df ['one']) # 选择其中一列进行显示,列长度为最长列的长度 # 除了 index 和 数据,还会显示 列表头名,和 数据 类型 运行结果: a    1.0 b   

  • 如何利用Pandas删除某列指定值所在的行

    如何利用Pandas删除某列指定值所在的行

    目录 前言 1.data.dropna() 1-1 axis确定删除存在缺失值的行或者是列 1-2 how 确定存在缺失值时,是否删除行或者列 1-3 thresh=n表示保留至少含有n个非na数值的行 1-4 subset确定要在哪些列中查找缺失值 1-5 inplace确定是否直接在原DataFrame修改 2.data.drop 2-1 labels 指定行或者列的名称 2-2 index 指定要删除的行 2-3 columns 指定要删除的列 3.实例 3-1 统计0的数量 3-2 找出

  • pandas DataFrame行或列的删除方法的实现示例

    此文我们继续围绕DataFrame介绍相关操作. 平时在用DataFrame时候,删除操作用的不太多,基本是从源DataFrame中筛选数据,组成一个新的DataFrame再继续操作. 1. 删除DataFrame某一列 这里我们继续用上一节产生的DataFrame来做例子,原DataFrame如下: 我们使用drop()函数,此函数有一个列表形参labels,写的时候可以加上labels=[xxx],也可以不加,列表内罗列要删除行或者列的名称,默认是行名称,如果要删除列,则要增加参数axis=

  • pandas删除某行或某列数据的实现示例

    pandas删除某行或某列数据的实现示例

    目录 1.drop()函数 2.del函数 首先,创建一个DataFrame格式数据作为举例数据. # 创建一个DataFrame格式数据 data = {'a': ['a0', 'a1', 'a2'], 'b': ['b0', 'b1', 'b2'], 'c': [i for i in range(3)], 'd': 4} df = pd.DataFrame(data) print('举例数据情况:\n', df) 注:DataFrame是最常用的pandas对象,使用pandas读取数据文件

  • Yii遍历行下每列数据的方法

    Yii遍历行下每列数据的方法

    本文实例讲述了Yii遍历行下每列数据的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 效果图如下: 控制器(1种): //显示列表 public function actionList() { //实例化对象 $model= new Qiu(); $country = \Yii::$app->db; //查询数据 $data = $country->createCommand("select * from qiu join region on qiu.region_id=region.reg

  • 使用python获取csv文本的某行或某列数据的实例

    站长用Python写了一个可以提取csv任一列的代码,欢迎使用.Github链接 csv是Comma-Separated Values的缩写,是用文本文件形式储存的表格数据,比如如下的表格: 就可以存储为csv文件,文件内容是: No.,Name,Age,Score 1,Apple,12,98 2,Ben,13,97 3,Celia,14,96 4,Dave,15,95 假设上述csv文件保存为"A.csv",如何用Python像操作Excel一样提取其中的一列,即一个字段,利用Pyt

  • pandas 使用apply同时处理两列数据的方法

    多的不说,看了代码就懂了! df = pd.DataFrame ({'a' : np.random.randn(6), 'b' : ['foo', 'bar'] * 3, 'c' : np.random.randn(6)}) def my_test(a, b): return a + b df['Value'] = df.apply(lambda row: my_test(row['a'], row['c']), axis=1) print df 以上这篇pandas 使用apply同时处理两列

  • pandas pivot_table() 按日期分多列数据的方法

    如下所示: date 20170307 20170308 iphone4 2 0 iphone5 2 1 iphone6 0 1 先生成DF数据. >>> df = pd.DataFrame.from_dict([['ip4','20170307',1],['ip4','20170307',1],['ip5','20170307',1],['ip5','20170307',1],['ip6','20170308',1],['ip5','20170308',1]]) >>>

  • pandas删除指定行详解

    pandas删除指定行详解

    在处理pandas的DataFrame中,如果想像excel那样筛选,只要其中的某一行或者几行,可以使用isin()方法来实现,只需要将需要的行值以列表方式传入即可,还可传入字典,进行指定筛选. pandas.DataFrame中删除包涵特定字符串所在的行:https://www.jb51.net/article/159052.htm 以上所述是小编给大家介绍的pandas删除指定行详解整合,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的.在此也非常感谢大家对我们网站的支

  • Numpy(Pandas)删除全为零的列的方法

    在处理numpy数组,有这个需求,故写下此文: 使用np.argwhere和np.all来查找索引.要使用np.delete删除它们. 示例1 import numpy as np a = np.array([[1, 2, 0, 3, 0], [4, 5, 0, 6, 0], [7, 8, 0, 9, 0]]) idx = np.argwhere(np.all(a[..., :] == 0, axis=0)) a2 = np.delete(a, idx, axis=1) print(a2) "&

  • 利用pandas向一个csv文件追加写入数据的实现示例

    我们越来越多的使用pandas进行数据处理,有时需要向一个已经存在的csv文件写入数据,传统的方法之前我也有些过,向txt,excel文件写入数据,传送门:Python将二维列表(list)的数据输出(TXT,Excel) pandas to_csv()只能在新文件写数据?当然不是! pandas to_csv() 是可以向已经存在的具有相同结构的csv文件增加dataframe数据. df.to_csv('my_csv.csv', mode='a', header=False) to_csv(

  • asp.net DataTable相关操作集锦(筛选,取前N条数据,去重复行,获取指定列数据等)

    本文实例总结了asp.net DataTable相关操作.分享给大家供大家参考,具体如下: #region DataTable筛选,排序返回符合条件行组成的新DataTable或直接用DefaultView按条件返回 /// <summary> /// DataTable筛选,排序返回符合条件行组成的新DataTable或直接用DefaultView按条件返回 /// eg:SortExprDataTable(dt,"Sex='男'","Time Desc&quo

随机推荐