Метод drop

Метод drop применяется к Series и удаляет элементы по указанным меткам индексов. Первым параметром передаётся список индексов для удаления. Метод возвращает новую серию без удалённых элементов, исходная серия при этом не изменяется.

Синтаксис

ser.drop(labels, axis=0, inplace=False)

Параметры

В параметр labels передаётся индекс или список индексов для удаления. Параметр axis всегда равен 0 для серии. Параметр inplace определяет, будет ли изменена исходная серия: если True, то изменения применяются к исходной серии, если False - возвращается новая серия.

Пример

Создадим серию и удалим из неё элемент с индексом 2:

import pandas as pd

ser = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(ser)

res = ser.drop('c')
print(res)

Результат выполнения кода:

a	10
b	20
c	30
d	40
e	50
dtype: int64
a	10
b	20
d	40
e	50
dtype: int64

Пример

Удалим сразу несколько элементов по списку индексов:

import pandas as pd

ser = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=['x', 'y', 'z', 'w', 'v'])
print(ser)

res = ser.drop(['y', 'w'])
print(res)

Результат выполнения кода:

x	1
y	2
z	3
w	4
v	5
dtype: int64
x	1
z	3
v	5
dtype: int64

Пример

Используем параметр inplace для изменения исходной серии:

import pandas as pd

ser = pd.Series([100, 200, 300, 400], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print('Before:', ser.tolist())

ser.drop('b', inplace=True)
print('After:', ser.tolist())

Результат выполнения кода:

Before: [100, 200, 300, 400]
After: [100, 300, 400]

Пример

Метод drop также можно использовать с числовыми индексами:

import pandas as pd

ser = pd.Series([5, 10, 15, 20, 25])
print(ser)

res = ser.drop([0, 2])
print(res)

Результат выполнения кода:

0	 5
1	10
2	15
3	20
4	25
dtype: int64
1	10
3	20
4	25
dtype: int64

Смотрите также

метод dropna,
который удаляет пропущенные значения из серии
метод drop_duplicates,
который удаляет дублирующиеся значения из серии
метод rename,
который изменяет индексы серии
метод copy,
который создает копию серии