Использование Pandas.DataFrame.Drop
Мы используем функцию pandas.DataFrame.drop() для удаления определенных строк или определенных столбцов из DataFrame Pandas. Давайте используем эту функцию, чтобы удалить все строки и столбцы.
Синтаксис :
Ниже приведен синтаксис функции pandas.DataFrame.drop(). Мы используем только три параметра и обсуждаем только эти три в этом руководстве. По этой функции существует подробное руководство:
панды. DataFrame . уронить ( этикетки , ось , индекс , столбцы , уровень , на месте , ошибки )
- Нам нужно передать список индексов строк в параметр «метки», чтобы удалить все строки из DataFrame. Мы также можем передать атрибут DataFrame.index, который выбирает все индексы строк. Аналогично нам нужно передать в этот параметр все имена столбцов или передать свойство DataFrame.columns.
- Установите для параметра «ось» значение 1, если вы передаете столбцы в параметр «метки». По умолчанию ось = 0, что относится к строкам.
- Мы можем выполнить операцию (Удалить) над существующим DataFrame. Установите для параметра «inplace» значение «True».
Пример 1:
Рассмотрим DataFrame «Campaign1» с четырьмя строками и двумя столбцами. Сначала удалите все строки, передав индексы строк в параметр «labels», а затем удалите все столбцы, передав метки столбцов в параметр «labels».
Импортировать панды
# Создайте DataFrame — Campaign1 с 2 столбцами и 4 записями.
Кампания1 '=' панды. DataFrame ( [ [ 'лагерь Java' , 'Индия' ] , [ «Лагерь Linux» , 'США' ] , [ 'лагерь c/c++' , 'Индия' ] , [ «лагерь питонов» , 'США' ] ] ,
столбцы '=' [ 'Название кампании' , 'Расположение' ] )
Распечатать ( Кампания1 , ' \п ' )
# Удалить все строки
Кампания1. уронить ( этикетки '=' [ 0 , 1 , 2 , 3 ] , на месте '=' Истинный )
Распечатать ( Кампания1 , ' \п ' )
# Удалить все столбцы
Кампания1. уронить ( этикетки '=' [ 'Название кампании' , 'Расположение' ] , на месте '=' Истинный , ось '=' 1 )
Распечатать ( Кампания1 , ' \п ' )
Выход :
После удаления строк строки удаляются, но столбцы остаются. После удаления столбцов «Кампания1» станет пустым.
Пример 2:
Используйте предыдущий DataFrame «Campaign1» и удалите строки, передав «Campaign1.index» в параметр «labels», а затем удалите столбцы, передав «Campaign.columns» в параметр «labels».
Импортировать панды# Создайте DataFrame — Campaign1 с 2 столбцами и 4 записями.
Кампания1 '=' панды. DataFrame ( [ [ 'лагерь Java' , 'Индия' ] , [ «Лагерь Linux» , 'США' ] , [ 'лагерь c/c++' , 'Индия' ] , [ «лагерь питонов» , 'США' ] ] ,
столбцы '=' [ 'Название кампании' , 'Расположение' ] )
Распечатать ( Кампания1 , ' \п ' )
# Удалить все строки
Кампания1. уронить ( этикетки '=' Кампания1. индекс , на месте '=' Истинный )
# Удалить все столбцы
Кампания1. уронить ( этикетки '=' Кампания1. столбцы , на месте '=' Истинный , ось '=' 1 )
Распечатать ( Кампания1 )
Выход :
После удаления строк строки удаляются, но столбцы остаются. После удаления столбцов «Кампания1» станет пустым.
Использование Iloc[]
Свойство pandas.DataFrame.iloc[] используется для выбора данных на основе позиции индекса. Мы можем использовать это свойство, чтобы выбрать 0 строк и 0 столбцов из DataFrame. Здесь мы не удаляем фактический DataFrame, но выберем 0 записей.
Синтаксис :
Сначала нам нужно удалить столбцы, а затем строки.
- Выберите 0 столбцов – DataFrame.iloc[:,0:0]
- Выберите 0 строк – DataFrame.iloc[0:0]
Пример :
Используйте тот же DataFrame и выберите пустой DataFrame с помощью свойства iloc[].
Импортировать панды# Создайте DataFrame — Campaign1 с 2 столбцами и 4 записями.
Кампания1 '=' панды. DataFrame ( [ [ 'лагерь Java' , 'Индия' ] , [ «Лагерь Linux» , 'США' ] , [ 'лагерь c/c++' , 'Индия' ] , [ «лагерь питонов» , 'США' ] ] ,
столбцы '=' [ 'Название кампании' , 'Расположение' ] )
Распечатать ( Кампания1 , ' \п ' )
# Удалить все строки
Кампания1. уронить ( этикетки '=' [ 0 , 1 , 2 , 3 ] , на месте '=' Истинный )
Распечатать ( Кампания1 , ' \п ' )
# Удалить все столбцы
Кампания1. уронить ( этикетки '=' [ 'Название кампании' , 'Расположение' ] , на месте '=' Истинный , ось '=' 1 )
Распечатать ( Кампания1 , ' \п ' )
Выход :
Использование ключевого слова Del
Все данные будут удалены из DataFrame с использованием ключевого слова «del» путем повторения всех строк внутри цикла «for».
Импортировать панды# Создайте DataFrame — Campaign1 с 4 столбцами и 4 записями.
Кампания1 '=' панды. DataFrame ( [ [ 'лагерь Java' , 'Индия' ] , [ «Лагерь Linux» , 'США' ] , [ 'лагерь c/c++' , 'Индия' ] , [ «лагерь питонов» , 'США' ] ] ,
столбцы '=' [ 'Название кампании' , 'Расположение' ] )
Распечатать ( Кампания1 , ' \п ' )
# Использование ключевого слова del
для я в Кампания1:
принадлежащий Кампания1 [ я ]
Распечатать ( Кампания1 )
Выход :
Теперь DataFrame пуст.
Использование функции Pop()
Все данные будут удалены из DataFrame с помощью функции pop() путем повторения всех строк внутри цикла «for». Эта функция указывается внутри цикла for.
Импортировать панды# Создайте DataFrame — Campaign1 с 4 столбцами и 4 записями.
Кампания1 '=' панды. DataFrame ( [ [ 'лагерь Java' , 'Индия' ] , [ «Лагерь Linux» , 'США' ] , [ 'лагерь c/c++' , 'Индия' ] , [ «лагерь питонов» , 'США' ] ] ,
столбцы '=' [ 'Название кампании' , 'Расположение' ] )
Распечатать ( Кампания1 , ' \п ' )
# Использование поп()
для я в Кампания1:
Кампания1. поп ( я )
Распечатать ( Кампания1 )
Выход :
Теперь DataFrame пуст.
Заключение
Мы узнали, как очистить DataFrame Pandas, удалив строки и столбцы. Сначала мы удалили строки из DataFrame с помощью функции drop(), а затем удалили столбцы после того, как использовали свойство iloc[] для выбора 0 строк. Наконец, мы обсудили, как удалить записи из DataFrame, используя ключевое слово «del» и функцию pop().