Pandas DataFrame drop() 方法
示例
从 DataFrame 中删除 "age" 列
import pandas as pd
data = {
"name": ["Sally", "Mary", "John"],
"age": [50, 40, 30],
"qualified": [True, False, False]
}
df = pd.DataFrame(data)
newdf = df.drop("age", axis='columns')
print(newdf)
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定义和用法
drop() 方法删除指定的行或列。
通过指定列轴（axis='columns'），drop() 方法删除指定的列。
通过指定行轴（axis='index'），drop() 方法删除指定的行。
语法
dataframe.drop(labels, axis, index, columns, level, inplace., errors)
参数
axis、index、columns、level、inplace、errors 参数是关键字参数。
| 参数 | 值 | 描述 |
|---|---|---|
| labels | 可选，要删除的标签或索引。如果有多个，请将它们放在列表中。 | |
| axis | 0 |
可选，要检查的轴，默认为 0。 |
| index | 字符串 List（列表） |
可选，指定要删除的行的名称。可以代替 `labels` 参数使用。 |
| columns | 字符串 List（列表） |
可选，指定要删除的列的名称。可以代替 `labels` 参数使用。 |
| level | Number level name |
可选，默认为 None。指定要沿哪个级别（在分层多索引中）进行检查。 |
| inplace | True |
可选，默认为 `False`。如果为 `True`：则在当前 DataFrame 上执行删除操作。如果为 `False`：则返回一个已执行删除操作的副本。 |
| errors | 'ignore' |
可选，默认为 `'ignore'`。指定是否忽略错误。 |
返回值
一个带有结果的DataFrame，如果 inplace 参数设置为 True，则为 None。
