Pandas DataFrame中删除数据的drop()方法实例讲解

Pandas的DataFrame是一种类似于表格的数据结构，它可以存储和操作大量的数据。DataFrame中的数据可以通过drop()方法进行删除。drop()方法可以指定要删除的行或列，也可以指定要删除的行或列的索引。

使用示例

假设有一个DataFrame，其中包含三列，分别为“name”，“age”和“score”：

import pandas as pd

data = {'name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],'age':[28,34,29,42],'score':[90,80,86,98]}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

#    name  age  score
# 0   Tom   28     90
# 1  Jack   34     80
# 2  Steve   29     86
# 3  Ricky   42     98

如果要删除第二行，可以使用如下语句：

# 删除第二行
df.drop(1, axis=0)

#    name  age  score
# 0   Tom   28     90
# 2  Steve   29     86
# 3  Ricky   42     98

如果要删除“age”列，可以使用如下语句：

# 删除age列
df.drop('age', axis=1)

#    name  score
# 0   Tom     90
# 1  Jack     80
# 2  Steve    86
# 3  Ricky    98

如果要删除“age”列和第二行，可以使用如下语句：

# 删除age列和第二行
df.drop(1, axis=0).drop('age', axis=1)

#    name  score
# 0   Tom     90
# 2  Steve    86
# 3  Ricky    98

以上就是Pandas DataFrame中删除数据的drop()方法的使用示例，可以看出，drop()方法非常简单易用，可以有效地删除DataFrame中的数据。