pandas 操作 dataframe 使用 drop() 函数删除一行或一列

drop()函数的用法：DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)

默认参数 axis=0，表示对行进行操作，如需对列进行操作需要更改默认参数为 axis=1，

默认参数 inplace=False，表示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，如需直接在原数据上进行删除操作，需要更改默认参数为 inplace=True

因此，删除行列有两种方式：

1. labels=None,axis=0 的组合
2. index 或 columns 直接指定要删除的行或列

删除 Series 的一个元素

series = Series([4.5,7.2,-5.3,3.6], index=['A','B','C','D'])
series .drop('C')
output:
  A 4.5
  B 7.2
  D 3.6

删除 DataFrame 的行或列

>>> 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, 两种方法等价
>>> 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
# 第一种方法下删除column一定要指定axis=1,否则会报错，如下
>>> 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

说明

.drop() 返回的是一个新对象，原对象并不会被改变。