Python 使用 Pandas.drop() 从 DataFrame 中删除行列

在 Pandas 中，我们可以通过 Pandas.drop() 方法来删除 DataFrame 中指定的行或列。这个方法会返回一个新的 DataFrame，可以对原来的 DataFrame 进行修改或者返回一个新的 DataFrame。

删除行

删除行的方法有两种：

1. 指定行标签删除

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 删除行标签为 'a' 的行
new_df = df.drop(['a'])
print(new_df)

输出结果：

   A  B  C
b  2  5  8
c  3  6  9

2. 指定行位置删除

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除第一行
new_df = df.drop(df.index[0])
print(new_df)

输出结果：

   A  B  C
1  2  5  8
2  3  6  9

删除列

删除列的方法也有两种：

1. 指定列标签删除

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 删除列标签为 'A' 的列
new_df = df.drop(['A'], axis=1)
print(new_df)

输出结果：

   B  C
a  4  7
b  5  8
c  6  9

2. 指定列位置删除

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除第一列
new_df = df.drop(df.columns[0], axis=1)
print(new_df)

输出结果：

   B  C
0  4  7
1  5  8
2  6  9

以上就是 Pandas 中使用 Pandas.drop() 方法删除 DataFrame 中行列的各种方法，使用这些方法可以方便地对 DataFrame 进行修改。