python--pandas删除

drop 方法是pandas中删除行或列的方法。

根据 索引名 删除目标行。

当需要根据索引位置删除时，可以使用 index 属性来组合完成。

根据 列名 删除目标列，同时需要设置 axis=1 或者 columns 。

当需要根据列位置删除时，可以使用 columns 属性来组合完成。

删除列也可以用关键字 del 实现，每次只能删除一列，且删除列后，原数据发生改变。

同时删除行和列，需要为行使用 index 参数，为列使用 columns 参数。

当数据框有多重索引时，删除行时，需要设置 level 参数。

多重索引数据框同时删除行和列时，只能删除第一层索引和列。

dropna 为删除缺失值的方法。

默认会删除包含缺失值的所有行。

可设置 how , thresh , subset 参数控制删除的行为。

设置参数 axis=1 或者 axis=columns 删除缺失列。

同样，可以设置 how , thresh , subset 参数来控制删除缺失列的行为。

删除重复值用 drop_duplicates 方法实现。

设置 subset 参数，根据列删除重复行。

设置 ignore_index=True 可以对删除重复行后的数据索引重排序。

data.drop(n)可以删除第i行import pandas as pddata=pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]])print data.drop(0)输出结果为 0 1 2 1 4 5 6

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