利用numpy删除DataFrame某一行/列、多行内容

一、用法：

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

参数说明：

labels：就是要删除的行列的名字，用列表给定
axis： 默认为0，指删除行，因此删除columns时要指定axis=1；
index： 直接指定要删除的行
columns： 直接指定要删除的列
inplace=False：默认该删除操作不改变原数据，而是返回一个执行删除操作后的新dataframe；
inplace=True：则会直接在原数据上进行删除操作，删除后无法返回。
 

二、删除行列有两种方式：

1）labels=None,axis=0 的组合
2）index或columns直接指定要删除的行或列

示例：

>>>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
 
#Drop columns,两种方法等价
 
>>>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
 
# 第一种方法下删除column一定要指定axis=1,否则会报错
>>> df.drop(['B', 'C'])
 
ValueError: labels ['B' 'C'] not contained in axis
 
#Drop rows
>>>df.drop([0, 1])
 
   A  B   C   D
 
2  8  9  10  11
 
>>> df.drop(index=[0, 1])
 
   A  B   C   D
    
2  8  9  10  11

删除指定行：

>>> import pandas as pd
>>> df = {'DataBase':['mysql','test','test','test','test'],'table':['user','student','course','sc','book']}
>>> df = pd.DataFrame(df)
>>> df
  DataBase    table
0    mysql     user
1     test  student
2     test   course
3     test       sc
4     test     book
 
#删除table值为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

删除多行：

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