如何使用 Drop() 方法从 Pandas 系列中删除指定行？

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

pandas方法用于从 pandas 系列对象中删除特定行。它将返回一个带有已删除行的系列对象。series.drop()

该drop()方法可以应用于基于标记和基于位置索引的系列对象。这个drop()方法的参数是labels、axis、level、inplace和raise。

如果在系列对象的索引中找不到指定的行标签，它将引发 Key 错误。我们可以通过将 errors 参数从 raise 设置为 ignore 来抑制错误。

示例 1

# import pandas package
import pandas as pd
# Creating Series objects
s = pd.Series([56, 82, 43, 23, 14], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'e'])
print('series object:',s)
result = s.drop('C')
# display the output
print(result)

解释

在下面的示例中，我们创建了一个带有标签索引的 pandas Series。我们通过将标签名称发送给方法，从系列对象中删除了名为“C”的行drop()。

输出结果

series object:
A 56
B 82
C 43
D 23
e 14
dtype: int64
A 56
B 82
D 23
e 14
dtype: int64

我们已经成功地从 pandas 系列对象“s”中删除了行“C”。我们可以在上面的输出块中看到初始系列对象和结果系列对象。

示例 2

# import pandas package
import pandas as pd
# Creating Series objects
s = pd.Series([38, 94, 19, 81, 74, 19, 93, 47, 31, 37])
print('series object:',s)
result = s.drop(5)
# display the output
print(result)

解释

在这里，我们将如何从具有基于位置的索引值的系列对象中删除一行。最初，我们创建了一个带有 python 整数值列表的 pandas Series，索引标签是自动创建的范围索引值。

输出结果

series object:
0 38
1 94
2 19
3 81
4 74
5 19
6 93
7 47
8 31
9 37
dtype: int64
0 38
1 94
2 19
3 81
4 74
6 93
7 47
8 31
9 37
dtype: int64

我们在方法的结果对象中删除了名为 5（基于位置的索引）的行drop()。

以上是 如何使用 Drop() 方法从 Pandas 系列中删除指定行？ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/297341.html

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