DataFrame如何删除数据？如何drop一行或一列数据？
发布于 作者：苏南大叔 来源：程序如此灵动~
我们相信：世界是美好的，你是我也是。平行空间的世界里面，不同版本的生活也在继续... 继续聊一聊pandas的DataFrame的用法，本文中说一说dataframe删除数据的几种方式。dataframe里面如何删除一列数据？如何删除一行数据？这些都是本文中要讨论的话题。
大家好，这里是苏南大叔的“程序如此灵动”博客，这里讲述苏南大叔和计算机代码的事情。dataframe的数据，有几种删除的方法？“茴香豆的茴字有几种写法？”本文散发着一点点酸腐的气息。本文测试环境：python@3.6.8，pandas@1.1.5。
基本定义
这里先定义个dataframe数据，然后copy一个作为备份。
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
df = DataFrame([
('虎子', 5, "dog", "5kg", True),
('老许', 3, "bird", "3kg", True),
('二赖子', 6, "fish", "6kg", True),
('老白', 8, "catty", "5kg", True),
('小黑', 10, "puppy", "2kg", True),
],
columns=('name', 'age', 'class', 'weight', 'good')
)
# df_copy = df.copy()注意：在python中，使用=进行赋值操作的话，两者指向同一个位置。一个变另外一个也变。必须使用.copy()才能正确操作。
关于pandas定义一个新的dataframe的几种方式，下面的文章里面有介绍文字：
奇怪的参数
下面的操作中，会有个很奇怪的隐藏参数inplace，有两种情况：
inplace=False，inplace默认为False，意思是不改变原数据。改变后的数据会被返回。inplace=True，这种情况下，没有返回值。直接修改原数据。
另外有一个labels的概念：
axis=1的时候，labels指的就是columns【注意这里有个s】。axis=0的时候，labels指的就是index【注意这里没有s】。
删除一列数据
删除一列数据的方式，有哪些呢？
方式一del
这个方式非常简单直观，直接就是删除一列数据，最简单暴露推荐。例如：
del df['good']测试代码：
del df['good']
print(df) name age class weight
0 虎子 5 dog 5kg
1 老许 3 bird 3kg
2 二赖子 6 fish 6kg
3 老白 8 catty 5kg
4 小黑 10 puppy 2kg方式二.pop()
这种方式，虽然也是可以删除一列数据，但是在del的效果之上，函数还获得了被删除的这一列数据。例如：
_series = df.pop("good")这里的pop()不考虑先入先出的情况，想删除那列数据就直接指定名字就可以。一次只能对一个数据帧进行操作。
测试代码：
a = df.pop('weight')
print(a)0 5kg
1 3kg
2 6kg
3 5kg
4 2kg
Name: weight, dtype: object方式三.drop('',axis=1)
对于列名，可以传递数组，也可以是字符串。数组的话，就可以传递多个列名。
df2 = df.drop('age',axis=1)
df2 = df.drop(['age'],axis=1)
df2 = df.drop(['age', 'class'],axis=1)df.drop('age',axis=1,inplace=True)
df.drop(['age'],axis=1,inplace=True)
df.drop(['age', 'class'],axis=1,inplace=True)测试代码：
df2 = df.drop('class',axis=1,inplace=False)
print(df)
print(df2) name age class weight good
0 虎子 5 dog 5kg True
1 老许 3 bird 3kg True
2 二赖子 6 fish 6kg True
3 老白 8 catty 5kg True
4 小黑 10 puppy 2kg True
name age weight good
0 虎子 5 5kg True
1 老许 3 3kg True
2 二赖子 6 6kg True
3 老白 8 5kg True
4 小黑 10 2kg True测试代码：
df3 = df.drop('class',axis=1,inplace=True)
print(df)
print(df3) name age weight good
0 虎子 5 5kg True
1 老许 3 3kg True
2 二赖子 6 6kg True
3 老白 8 5kg True
4 小黑 10 2kg True
None方式四.drop(columns=[])
axis=1的意思就是columns，意思是删除一列数据。这里，同样存在inplace的问题。
df2 = df.drop(columns=['weight'])
df2 = df.drop(columns=['weight', 'good'])
df2 = df.drop(columns=['weight', 'good'])df.drop(columns=['weight'], inplace=True)
df.drop(columns=['weight', 'good'], inplace=True)
df.drop(columns=['weight', 'good'], inplace=True)测试代码：
bb = df.drop(columns=['weight', 'good'])
print(df)
print(bb) name age class weight good
0 虎子 5 dog 5kg True
1 老许 3 bird 3kg True
2 二赖子 6 fish 6kg True
3 老白 8 catty 5kg True
4 小黑 10 puppy 2kg True
name age class
0 虎子 5 dog
1 老许 3 bird
2 二赖子 6 fish
3 老白 8 catty
4 小黑 10 puppy方式五.drop(labels=[],axis=1)
df2 = df.drop(columns=["name"])
df2 = df.drop(["name"], axis=1)
df2 = df.drop(labels=["name"], axis=1)输出都是：
age class weight good
0 5 dog 5kg True
1 3 bird 3kg True
2 6 fish 6kg True
3 8 catty 5kg True
4 10 puppy 2kg True删除一行数据
删除一行数据的方式有些简单了，没有删除一列数据的时候那么复杂。有下面几种形式：
df2 = df.drop(0)
df2 = df.drop([0,1,2,3])
df2 = df.drop(index=[0,1,2,3])
df2 = df.drop(labels=range(0, 4), axis=0))
df2 = df.drop(labels=[0,1,2,3], axis=0))df.drop(0, inplace=True)
df.drop([0,1,2,3], inplace=True)
df.drop(index=[0,1,2,3], inplace=True)
df.drop(labels=range(0, 4), axis=0, inplace=True)
df.drop(labels=[0,1,2,3], axis=0, inplace=True)测试代码：
print(df)
df2 = df.drop(1)
df3 = df.drop([0, 1])
print(df2)
print(df3) name age class weight good
0 虎子 5 dog 5kg True
1 老许 3 bird 3kg True
2 二赖子 6 fish 6kg True
3 老白 8 catty 5kg True
4 小黑 10 puppy 2kg True
name age class weight good
0 虎子 5 dog 5kg True
2 二赖子 6 fish 6kg True
3 老白 8 catty 5kg True
4 小黑 10 puppy 2kg True
name age class weight good
2 二赖子 6 fish 6kg True
3 老白 8 catty 5kg True
4 小黑 10 puppy 2kg True测试代码2：
df4 = df.drop(index=[0, 1], inplace=True)
print(df)
print(df4) name age class weight good
2 二赖子 6 fish 6kg True
3 老白 8 catty 5kg True
4 小黑 10 puppy 2kg True
None测试代码3：
print(df.drop(labels = 1, axis = 0))
print(df.drop(labels = [1,2], axis = 0))
print(df.drop(labels = range(1,3), axis = 0))输出值为：
name age class weight good
0 虎子 5 dog 5kg True
2 二赖子 6 fish 6kg True
3 老白 8 catty 5kg True
4 小黑 10 puppy 2kg True
name age class weight good
0 虎子 5 dog 5kg True
3 老白 8 catty 5kg True
4 小黑 10 puppy 2kg True
name age class weight good
0 虎子 5 dog 5kg True
3 老白 8 catty 5kg True
4 小黑 10 puppy 2kg True参考文献
总结
dataframe的删除数据的方式似乎有点多，虽然每个函数都有它存在的理由，不过这里苏南大叔觉得这些函数太多了。头晕。
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