Python pandas删除指定行/列数据的方法实例

Python pandas是一种流行的数据分析工具，可以方便地操作数据。在数据清洗和分析过程中，有时需要删除不必要的行/列数据，本文详细讲解了Python pandas删除指定行/列数据的方法实例。

删除指定行数据的方法

使用drop()函数实现删除指定行数据

使用drop()函数可以删除指定行（axis=0），示例代码如下：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('your_file.csv')
df.drop([0,2,4], inplace=True)

以上代码中，我们首先导入pandas库，并使用read_csv()读取文件内容，将其存储到df变量中。然后，我们使用drop()函数删除第1、3、5行数据，并使用inplace=True语句将删除结果保存回df中。

使用query()函数实现删除指定行数据

使用query()函数可以按条件删除指定行数据，示例代码如下：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('your_file.csv')
df = df.query("name != 'Tom'")

以上代码中，我们同样首先导入pandas库，并使用read_csv()读取文件内容，将其存储到df变量中。然后，我们使用query()函数按条件删除name为Tom的行数据，并将结果保存到df中。

删除指定列数据的方法

使用drop()函数实现删除指定列数据

使用drop()函数可以删除指定列（axis=1），示例代码如下：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('your_file.csv')
df.drop(['age', 'sex'], axis=1, inplace=True)

以上代码中，我们同样使用read_csv()读取文件内容，并使用drop()函数删除age和sex两列数据，并使用inplace=True语句将删除结果保存回df中。

使用del语句实现删除指定列数据

使用del语句也可以删除指定列数据，示例代码如下：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('your_file.csv')
del df['age']

以上代码中，我们同样使用read_csv()读取文件内容，并使用del语句删除age一列数据。

总之，以上是本文对于“Python pandas删除指定行/列数据的方法实例”的详细讲解，希望能够对读者有所帮助。