Pandas: Drop函数（Dataframe删除指定行列）

isin函数（请点击链接：isin函数提取和删除Dataframe指定行列）

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本文介绍主要结介绍用Drop函数删除Dataframe指定行列：

drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None,
level=None, inplace=False, errors='raise'):

labels：一个字符或者数值，加上axis ，表示带label标识的行或者列；如 (labels='A', axis=1) 表示A列axis：axis=0表示行，axis=1表示列columns：列名index：表示dataframe的index, 如index=1, index=ainplace：True表示删除某行后原dataframe变化，False不改变原始dataframe

1. drop函数删除行

1.1. drop函数基于Index和columns删除行

IN [1]: data
Out[1]: A  B   C   D
0  0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11IN [2]: data.drop(index=0) #删除index=0的行
Out[2]:  A  B   C   D
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11IN [3]: data.drop(labels=0, axis=0) #删除 "行号为0" 的行
Out[3]:  A  B   C   D
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11

1.2. drop函数删除特定条件的行（加入条件，找出满足此条件的index，参考isin函数3（点击打开链接））

如删除A列中包含数值4 所在的行，可以先找出满足此条件的行号，再利用drop函数，如index=data[data['A'].isin([4])].index[0], 或者用index=data[data['A']==4].index[0]

In [4]: data.drop(index=data[data['A'].isin([4])].index[0]) #删除包含4的行
Out[4]: A  B   C   D
0  0  1   2   3
2  8  9  10  11In [5]: data.drop(index=data[data['A']==4].index[0]) #删除包含4的行
Out[5]: A  B   C   D
0  0  1   2   3
2  8  9  10  11

2. drop函数删除列

2.1 drop函数基于Index和columns删除列

IN [6]: data.drop(columns='A') #删除columns为A的列
Out[6]:  B   C   D
0  1   2   3
1  5   6   7
2  9  10  11IN [7]: data.drop(labels='A', axis=1) #删除 "列名为A" 的列
Out[7]:  B   C   D
0  1   2   3
1  5   6   7
2  9  10  11

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level=None, inplace=False, errors='raise'):

1. drop函数删除行

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