开始之前，pandas中DataFrame删除对象可能存在几种情况

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1、删除具体列
2、删除具体行
3、删除包含某些数值的行或者列
4、删除包含某些字符、文字的行或者列

本文就针对这四种情况探讨一下如何操作。

数据准备

模拟了一份股票交割的记录。

In [1]: import pandas as pd

In [2]: data = {
  ...:   '证券名称' : ['格力电器','视觉中国','成都银行','中国联通','格力电器','视觉中国','成都银行','中国联通'],
  ...:   '摘要': ['证券买入','证券买入','证券买入','证券买入','证券卖出','证券卖出','证券卖出','证券卖出'],
  ...:   '成交数量' : [500,1000,1500,2000,500,500,1000,1500],
  ...:   '成交金额' : [-5000,-10000,-15000,-20000,5500,5500,11000,15000]
  ...: }
  ...: 

In [3]: df = pd.DataFrame(data, index = ['2018-2-1','2018-2-1','2018-2-1','2018-2-1','2018-2-2','2018-2-2','2018-2-2','2018-2-3'])

In [4]: df
Out[4]: 
     成交数量  成交金额  摘要 证券名称
2018-2-1  500 -5000 证券买入 格力电器
2018-2-1 1000 -10000 证券买入 视觉中国
2018-2-1 1500 -15000 证券买入 成都银行
2018-2-1 2000 -20000 证券买入 中国联通
2018-2-2  500  5500 证券卖出 格力电器
2018-2-2  500  5500 证券卖出 视觉中国
2018-2-2 1000 11000 证券卖出 成都银行
2018-2-3 1500 15000 证券卖出 中国联通

网站标题：Pandas删除数据的几种情况(小结)-创新互联
转载来于：http://myzitong.com/article/cdpepj.html