Hướng dẫn drop column in python dataframe - thả cột trong khung dữ liệu python

Thả nhãn được chỉ định từ các hàng hoặc cột.

Xóa các hàng hoặc cột bằng cách chỉ định tên nhãn và trục tương ứng hoặc bằng cách chỉ định tên chỉ mục hoặc tên cột trực tiếp. Khi sử dụng đa chỉ số, các nhãn ở các cấp độ khác nhau có thể được xóa bằng cách chỉ định mức. Xem Hướng dẫn sử dụng để biết thêm thông tin về các cấp độ chưa được sử dụng.

Chỉ mục hoặc nhãn cột để thả. Một tuple sẽ được sử dụng như một nhãn duy nhất và không được coi là giống như một danh sách.

Cho dù thả nhãn từ chỉ mục (0 hoặc ‘chỉ mục) hoặc các cột (1 hoặc‘ cột,).

Thay thế để chỉ định trục (labels, axis=0 tương đương với index=labels).

Thay thế để chỉ định trục (

>>> df.drop(['B', 'C'], axis=1)
   A   D
0  0   3
1  4   7
2  8  11

>>> df.drop(['B', 'C'], axis=1)
   A   D
0  0   3
1  4   7
2  8  11

Đối với đa dạng, mức từ đó các nhãn sẽ được gỡ bỏ.

Nếu sai, hãy trả lại một bản sao. Nếu không, thực hiện hoạt động tại chỗ và không trả lại.

Nếu ‘bỏ qua, thì việc ngăn chặn lỗi và chỉ các nhãn hiện có bị loại bỏ.

DataFrame mà không có nhãn chỉ mục hoặc nhãn cột bị xóa hoặc không có nếu

>>> df.drop(['B', 'C'], axis=1)
   A   D
0  0   3
1  4   7
2  8  11

Nếu bất kỳ nhãn nào không được tìm thấy trong trục đã chọn.

Xem thêm

>>> df.drop(['B', 'C'], axis=1)
   A   D
0  0   3
1  4   7
2  8  11

Chỉ số dựa trên địa điểm đặt nhãn để lựa chọn theo nhãn.

>>> df.drop(['B', 'C'], axis=1)
   A   D
0  0   3
1  4   7
2  8  11

Trả về DataFrame với các nhãn trên trục đã cho bị bỏ qua trong đó dữ liệu (tất cả hoặc bất kỳ) nào bị thiếu.

>>> df.drop(['B', 'C'], axis=1)
   A   D
0  0   3
1  4   7
2  8  11

Trả về DataFrame với các hàng trùng lặp bị xóa, tùy chọn chỉ xem xét các cột nhất định.

>>> df.drop(['B', 'C'], axis=1)
   A   D
0  0   3
1  4   7
2  8  11

Return Series với các nhãn chỉ mục được chỉ định bị xóa.

Ví dụ

>>> df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4),
...                   columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
>>> df
   A  B   C   D
0  0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11

Thả cột

>>> df.drop(['B', 'C'], axis=1)
   A   D
0  0   3
1  4   7
2  8  11

>>> df.drop(columns=['B', 'C'])
   A   D
0  0   3
1  4   7
2  8  11

Thả một hàng theo chỉ mục

>>> df.drop([0, 1])
   A  B   C   D
2  8  9  10  11

Thả các cột và/hoặc hàng của multiindex DataFrame

>>> midx = pd.MultiIndex(levels=[['lama', 'cow', 'falcon'],
...                              ['speed', 'weight', 'length']],
...                      codes=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2],
...                             [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]])
>>> df = pd.DataFrame(index=midx, columns=['big', 'small'],
...                   data=[[45, 30], [200, 100], [1.5, 1], [30, 20],
...                         [250, 150], [1.5, 0.8], [320, 250],
...                         [1, 0.8], [0.3, 0.2]])
>>> df
                big     small
lama    speed   45.0    30.0
        weight  200.0   100.0
        length  1.5     1.0
cow     speed   30.0    20.0
        weight  250.0   150.0
        length  1.5     0.8
falcon  speed   320.0   250.0
        weight  1.0     0.8
        length  0.3     0.2

Thả một kết hợp chỉ mục cụ thể từ khung dữ liệu đa dạng, tức là, thả kết hợp

>>> df.drop(['B', 'C'], axis=1)
   A   D
0  0   3
1  4   7
2  8  11

>>> df.drop(['B', 'C'], axis=1)
   A   D
0  0   3
1  4   7
2  8  11

>>> df.drop(index=('falcon', 'weight'))
                big     small
lama    speed   45.0    30.0
        weight  200.0   100.0
        length  1.5     1.0
cow     speed   30.0    20.0
        weight  250.0   150.0
        length  1.5     0.8
falcon  speed   320.0   250.0
        length  0.3     0.2

>>> df.drop(index='cow', columns='small')
                big
lama    speed   45.0
        weight  200.0
        length  1.5
falcon  speed   320.0
        weight  1.0
        length  0.3

>>> df.drop(index='length', level=1)
                big     small
lama    speed   45.0    30.0
        weight  200.0   100.0
cow     speed   30.0    20.0
        weight  250.0   150.0
falcon  speed   320.0   250.0
        weight  1.0     0.8