如何使用 Pandas 的 drop() 方法删除 Pandas Series 中的指定行？

Pandas series 的 drop() 方法用于从 Pandas series 对象中删除指定行。它将返回一个删除了该行的 series 对象。

drop() 方法可应用于基于标签和基于位置索引的 series 对象。此 drop() 方法的参数为 labels、axis、level、inplace 和 raise。

如果 series 对象的索引中找不到指定的行标签，则会引发 KeyError。我们可以通过将 errors 参数从 raise 设置为 ignore 来抑制错误。

示例 1

# import pandas package
import pandas as pd

# Creating Series objects
s = pd.Series([56, 82, 43, 23, 14], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'e'])
print('series object:',s)

result = s.drop('C')

# display the output
print(result)

说明

在下面的示例中，我们创建了一个带有标签索引的 Pandas Series。我们通过将标签名称发送到 drop() 方法，从 series 对象中删除了名为“C”的行。

输出

series object:
A 56
B 82
C 43
D 23
e 14
dtype: int64

A 56
B 82
D 23
e 14
dtype: int64

我们已成功从 Pandas series 对象“s”中删除了“C”行。我们可以在上面的输出块中看到初始的 series 对象和结果 series 对象。

示例 2

# import pandas package
import pandas as pd

# Creating Series objects
s = pd.Series([38, 94, 19, 81, 74, 19, 93, 47, 31, 37])
print('series object:',s)

result = s.drop(5)

# display the output
print(result)

说明

在这里，我们将展示如何从具有基于位置的索引值的 series 对象中删除一行。最初，我们使用 Python 整型值的列表创建了一个 Pandas Series，并且索引标签是自动创建的范围索引值。

输出

series object:
0 38
1 94
2 19
3 81
4 74
5 19
6 93
7 47
8 31
9 37
dtype: int64

0 38
1 94
2 19
3 81
4 74
6 93
7 47
8 31
9 37
dtype: int64

我们在 drop() 方法的结果对象中删除了名为 5（基于位置的索引）的行。

更新于：2022年3月9日

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