Метод drop
Метод drop применяется к DataFrame
и удаляет указанные строки или столбцы.
Основные параметры: labels - метки для удаления,
axis - ось (0 для строк, 1 для столбцов),
inplace - изменять ли исходный объект.
По умолчанию метод возвращает новый DataFrame.
Синтаксис
df.drop(labels, axis=0, inplace=False)
Пример
Давайте удалим строку с индексом 2:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 4, 5],
'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})
res = df.drop(2)
print(res)
Результат выполнения кода:
a b
0 1 10
1 2 20
3 4 40
4 5 50
Пример
Удалим несколько строк по списку индексов:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 4, 5],
'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})
res = df.drop([0, 4])
print(res)
Результат выполнения кода:
a b
1 2 20
2 3 30
3 4 40
Пример
Удалим столбец, указав axis равным 1:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 4, 5],
'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})
res = df.drop('b', axis=1)
print(res)
Результат выполнения кода:
a
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
Пример
Удалим столбцы по их именам с помощью списка:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 4, 5],
'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})
res = df.drop(['a', 'b'], axis=1)
print(res)
Результат выполнения кода:
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [0, 1, 2, 3, 4]
Пример
Изменим исходный DataFrame с помощью inplace:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 4, 5],
'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})
df.drop(0, inplace=True)
print(df)
Результат выполнения кода:
a b
1 2 20
2 3 30
3 4 40
4 5 50
