python删除dataframe_代码示例

删除DataFrame中的数据可以使用drop()方法。drop()方法可以删除指定的行或列，并返回删除后的新DataFrame。

如果要删除指定的行，可以使用drop()方法，并将要删除的行的索引作为参数传递给该方法。示例代码如下：

import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Mike'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除指定的行
df = df.drop([1, 3])
print(df)

上述代码中，我们首先创建了一个DataFrame，然后使用drop()方法删除了索引为1和3的两行数据。最后打印出删除后的新DataFrame。

如果要删除指定的列，可以将参数axis设置为1，表示按列删除。示例代码如下：

import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Mike'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除指定的列
df = df.drop(['Age'], axis=1)
print(df)

上述代码中，我们首先创建了一个DataFrame，然后使用drop()方法删除了名为'Age'的列。最后打印出删除后的新DataFrame。

需要注意的是，drop()方法默认不会修改原来的DataFrame，而是返回一个新的DataFrame。如果要在原来的DataFrame上直接进行修改，可以将参数inplace设置为True。示例代码如下：

import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Mike'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
# 在原来的DataFrame上直接删除指定的行
df.drop([1, 3], inplace=True)
print(df)

上述代码中，我们在drop()方法中将参数inplace设置为True，这样就直接在原来的DataFrame上进行了删除操作，而不是返回一个新的DataFrame。