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法學如何使用 Pandas 的 drop() 方法刪除 Pandas Series 中的指定行？
Pandas series 的 drop() 方法用於從 Pandas series 物件中刪除指定行。它將返回一個刪除了該行的 series 物件。
drop() 方法可應用於基於標籤和基於位置索引的 series 物件。此 drop() 方法的引數為 labels、axis、level、inplace 和 raise。
如果 series 物件的索引中找不到指定的行標籤，則會引發 KeyError。我們可以透過將 errors 引數從 raise 設定為 ignore 來抑制錯誤。
示例 1
# import pandas package
import pandas as pd
# Creating Series objects
s = pd.Series([56, 82, 43, 23, 14], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'e'])
print('series object:',s)
result = s.drop('C')
# display the output
print(result)說明
在下面的示例中，我們建立了一個帶有標籤索引的 Pandas Series。我們透過將標籤名稱傳送到 drop() 方法，從 series 物件中刪除了名為“C”的行。
輸出
series object: A 56 B 82 C 43 D 23 e 14 dtype: int64 A 56 B 82 D 23 e 14 dtype: int64
我們已成功從 Pandas series 物件“s”中刪除了“C”行。我們可以在上面的輸出塊中看到初始的 series 物件和結果 series 物件。
示例 2
# import pandas package
import pandas as pd
# Creating Series objects
s = pd.Series([38, 94, 19, 81, 74, 19, 93, 47, 31, 37])
print('series object:',s)
result = s.drop(5)
# display the output
print(result)說明
在這裡，我們將展示如何從具有基於位置的索引值的 series 物件中刪除一行。最初，我們使用 Python 整型值的列表建立了一個 Pandas Series，並且索引標籤是自動建立的範圍索引值。
輸出
series object: 0 38 1 94 2 19 3 81 4 74 5 19 6 93 7 47 8 31 9 37 dtype: int64 0 38 1 94 2 19 3 81 4 74 6 93 7 47 8 31 9 37 dtype: int64
我們在 drop() 方法的結果物件中刪除了名為 5（基於位置的索引）的行。
更新於：2022年3月9日
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