一、用法：

DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)

參數說明：

labels：就是要刪除的行列的名字，用列表給定
axis： 默認為0，指刪除行，因此刪除columns時要指定axis=1；
index：?直接指定要刪除的行
columns： 直接指定要刪除的列
inplace=False：默認該刪除操作不改變原數據，而是返回一個執行刪除操作后的新dataframe；
inplace=True：則會直接在原數據上進行刪除操作，刪除后無法返回。
?

二、刪除行列有兩種方式：

1）labels=None,axis=0 的組合
2）index或columns直接指定要刪除的行或列

?

示例：

>>>df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])>>>dfA B C D0 0 1 2 31 4 5 6 72 8 9 10 11#Drop columns,兩種方法等價>>>df.drop(['B', 'C'], axis=1)A D0 0 31 4 72 8 11>>>df.drop(columns=['B', 'C'])A D0 0 31 4 72 8 11# 第一種方法下刪除column一定要指定axis=1,否則會報錯 >>> df.drop(['B', 'C'])ValueError: labels ['B' 'C'] not contained in axis#Drop rows >>>df.drop([0, 1])A B C D2 8 9 10 11>>> df.drop(index=[0, 1])A B C D2 8 9 10 11

刪除指定行：

>>> import pandas as pd >>> df = {'DataBase':['mysql','test','test','test','test'],'table':['user','student','course','sc','book']} >>> df = pd.DataFrame(df) >>> dfDataBase table 0 mysql user 1 test student 2 test course 3 test sc 4 test book#刪除table值為sc的那一行 >>> df.drop(index=(df.loc[(df['table']=='sc')].index))DataBase table 0 mysql user 1 test student 2 test course 4 test book

刪除多行：

>>> df.drop(index=(df.loc[(df['DataBase']=='test')].index))DataBase table 0 mysql user

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總結

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