Python|熊猫系列.drop()

Pandas 系列是带有轴标签的一维 ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多用于执行涉及索引的操作的方法。

Pandas Series.drop()函数返回删除了指定索引标签的系列。它根据指定的索引标签删除系列的元素。

Syntax: Series.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors=’raise’)

Parameter :
labels : Index labels to drop.
axis : Redundant for application on Series.
index, columns : Redundant for application on Series, but index can be used instead of labels.
level : For MultiIndex, level for which the labels will be removed.
inplace : If True, do operation inplace and return None.
errors : If ‘ignore’, suppress error and only existing labels are dropped.

Returns : dropped : pandas.Series

示例 #1：使用Series.drop()函数删除与给定系列对象中传递的索引标签相对应的值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([80, 25, 3, 25, 24, 6])
  
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 ：

现在我们将使用Series.drop()函数来删除对应于给定系列对象中传递的索引标签的值。

# drop the passed labels
result = sr.drop(labels = ['Sprite', 'Dew']) 
  
# Print the result
print(result)

输出 ：

正如我们在输出中看到的， Series.drop()函数已成功删除与传递的索引标签对应的条目。示例 #2：使用Series.drop()函数删除与给定系列对象中传递的索引标签相对应的值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([11, 11, 8, 18, 65, 18, 32, 10, 5, 32, 32])
  
# Create the Index
index_ = pd.date_range('2010-10-09', periods = 11, freq ='M')
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 ：

现在我们将使用Series.drop()函数来删除对应于给定系列对象中传递的索引标签的值。

# drop the passed labels
result = sr.drop(labels = [pd.Timestamp('2010-12-31'),
                           pd.Timestamp('2011-04-30'), pd.Timestamp('2011-08-31')])
  
# Print the result
print(result)

输出 ：

正如我们在输出中看到的， Series.drop()函数已成功删除与传递的索引标签对应的条目。