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法律研究Python - 使用 Pandas.drop() 刪除 DataFrame 中的行/列
Pandas 是最流行的用於資料分析和資料整理的 Python 庫之一。在本文中，我們將瞭解如何建立 Pandas DataFrame，然後從中刪除一些選定的行或列。
刪除行
在下面的示例中，我們有 iris.csv 檔案，它被讀入 DataFrame。我們首先檢視現有的 DataFrame，然後透過提供要刪除的值來對索引列應用 drop 函式。正如我們在結果集底部看到的，行數減少了 3。
示例
import pandas as pd
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("E:\iris1.csv",index_col ="Id")
print(data)
# dropping passed values
data.drop([6,9,10],inplace=True)
# display
print(data)輸出
執行以上程式碼將得到以下結果：
SepalLengthCm SepalWidthCm PetalLengthCm PetalWidthCm Species Id 1 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa . .. … .… .…..…… [150 rows x 5 columns] After Dropping SepalLengthCm SepalWidthCm PetalLengthCm PetalWidthCm Species Id 1 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa 149 6.2 3.4 5.4 2.3 Iris-virginica 150 5.9 3.0 5.1 1.8 Iris-virginica …………………. [147 rows x 5 columns]
刪除列
為了從 Pandas DataFrame 中刪除列，我們使用 axis 引數。它的值在 drop 函式中設定為 1，我們提供要刪除的列名。正如您所看到的，結果集中的列數從 5 減少到 3。
示例
import pandas as pd
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("E:\iris1.csv",index_col ="Id")
print(data)
# dropping passed values
data.drop(['SepalWidthCm','PetalLengthCm'],axis=1,inplace=True)
print("After Dropping")
# display
print(data)輸出
執行以上程式碼將得到以下結果：
SepalLengthCm SepalWidthCm PetalLengthCm PetalWidthCm Species Id 1 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa 3 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa . . .… .… .…. .…… [150 rows x 5 columns] After Dropping SepalLengthCm PetalWidthCm Species Id 1 5.1 0.2 Iris-setosa 2 4.9 0.2 Iris-setosa 3 4.7 0.2 Iris-setosa .....…. [150 rows x 3 columns]
更新於: 2021年1月25日
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