Pandas:Series和DataFrame删除指定轴上数据的方法

Pandas是python中一款非常常用的数据处理库，其可以方便的对数据进行处理、统计和分析。而在数据处理中，删除数据是一个非常常见的操作。在这里，我们讲述如何在Pandas中删除Series和DataFrame中指定轴上的数据。

删除Series中指定位置的元素

要删除Series中指定位置的元素，需要使用Series的drop()方法。

Series.drop(index_label)

其中index_label参数表示要删除的元素对应的索引名。例如：

import pandas as pd

data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
data.drop(0, inplace=True)   # inplace参数表示是否直接修改原数据
print(data)

输出结果为：

1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: int64

可以看到，我们成功删除了Series中索引为0的元素。

删除DataFrame中指定轴上的数据

DataFrame中可删除的轴分为两类，即行轴（axis=0）和列轴（axis=1）。要删除DataFrame中指定轴上的数据，也需要使用drop()方法，不过需要指定参数axis的值。

删除行轴上指定标签的数据

DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

其中，参数labels表示要删除的行标签，axis=0表示要删除的轴为行轴。例如：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
data.drop(1, inplace=True)   # inplace参数表示是否直接修改原数据
print(data)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  7
2  3  6  9

可以看到，我们成功删除了DataFrame中索引为1的行。

删除列轴上指定标签的数据

要删除列轴上指定标签的数据，只需要将axis参数的值设为1，并指定要删除的列标签即可。例如：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
data.drop('B', axis=1, inplace=True)   # inplace参数表示是否直接修改原数据
print(data)

输出结果为：

   A  C
0  1  7
1  2  8
2  3  9

可以看到，我们成功删除了DataFrame中列名为B的列。

希望这篇文章能对您在日常数据处理中的工作带来帮助。