这篇文章主要介绍了pandas如何实现DataFrame行或列的删除方法，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

成都创新互联网站建设提供从项目策划、软件开发，软件安全维护、网站优化(SEO)、网站分析、效果评估等整套的建站服务，主营业务为成都网站设计、成都网站建设，手机APP定制开发以传统方式定制建设网站，并提供域名空间备案等一条龙服务，秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。成都创新互联深信只要达到每一位用户的要求，就会得到认可，从而选择与我们长期合作。这样，我们也可以走得更远！

平时在用DataFrame时候，删除操作用的不太多，基本是从源DataFrame中筛选数据，组成一个新的DataFrame再继续操作。

1. 删除DataFrame某一列

这里我们继续用上一节产生的DataFrame来做例子，原DataFrame如下：

我们使用drop()函数，此函数有一个列表形参labels，写的时候可以加上labels=[xxx]，也可以不加，列表内罗列要删除行或者列的名称，默认是行名称，如果要删除列，则要增加参数axis=1，操作如下：

#pd.__version__ =='0.18.0'
#drop columns
test_dict_df.drop(['id'],axis=1)
#test_dict_df.drop(columns=['id']) # official operation， maybe my pandas version needs update!

结果如下，对于上面的代码，官方教程文档中给出了columns=['name']，但是在我测试的时候会报错，我用的python3，pandas版本为0.18，可能是pandas版本太老的缘故。

这里注意输出的结果是执行此方法的结果，而不是输出test_dict_df的结果，是因为方法默认的并不是在本身执行操作，这时候输出test_dict_df输出的仍然是没有进行删除操作的原DataFrame，如果你想在原DataFrame上进行操作，需要加上inplace=True，等价于在操作完再赋值给本身：

test_dict_df.drop(['id'],axis=1,inplace=True)
# test_dict_df = test_dict_df.drop(['id'],axis=1)

2. 删除DataFrame某一行

删除某一行，在上面删除列操作的时候也稍有提及，如果不加axis=1，则默认按照行号进行删除，例如要删除第0行和第4行：

test_dict_df.drop([0,4])

同理，你要在源DataFrame上进行操作就得加上inplace参数，否则不会在test_dict_df上改动。

当然，如果你的DataFrame有很多级，你可以加上level参数，这里就不多赘述了。

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“pandas如何实现DataFrame行或列的删除方法”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联成都网站设计公司，关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、网站设计器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

新闻名称：pandas如何实现DataFrame行或列的删除方法-创新互联
网站地址：http://myzitong.com/article/dpsgsd.html