詳解data.drop函數

一、data.drop函數

data.drop()函數是pandas庫中的一個重要函數，用於刪除DataFrame或Series中行或列數據。

語法：data.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors=’raise’)

其中，參數labels為要刪除的列或行名稱，axis為指定刪除的是行還是列，inplace為指定是否在原數據集上進行操作修改，columns和index為要刪除的列或行的索引，level為多重索引的情況下指定要刪除的層級。

對於data.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors=’raise’)函數各參數的含義具體如下:

• labels：指定要刪除的行或列名稱，可以為字符串或列表類型。
• axis：指定刪除的是行還是列，axis=0表示刪除行，axis=1表示刪除列，默認為0。
• index：指定要刪除的行索引，可以為整數或列表類型。
• columns：指定要刪除的列名稱，可以為字符串或列表類型。
• level： 當有多層列索引時，指定要刪除的層級。
• inplace：是否在原數據集上進行操作修改，True代表就地修改，False代表不修改。
• errors：如果參數不存在代碼中，則引發異常錯誤。可選項為’raise'(默認)，’ignore’。

# 簡單的示例代碼
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

# 刪除多列
data.drop(['A', 'B'], axis=1, inplace=True)

# 刪除多行
data.drop([0, 1], axis=0, inplace=True)

二、data.dropna(inplace=True)

data.dropna()函數是pandas庫中的一個函數，用於刪除DataFrame或Series中所有有缺失值的行或列數據。

語法：data.dropna(axis=0, how=’any’, thresh=None, subset=None, inplace=False)

其中，axis為指定刪除的是行還是列，how參數用於指定刪除的方式，thresh表示保留至少有這麼多非缺失值的行或列，subset表示僅在指定的一組列中查找缺失值。

對於data.dropna()函數各參數的含義具體如下:

• axis：指定刪除的是行還是列，axis=0表示刪除行，axis=1表示刪除列，默認為0。
• how：用於指定刪除的方式，’any’表示一行或列中只要有單個缺失值，則刪除；’all’表示一行或列全部為缺失值，才刪除。
• thresh：保留至少有這麼多非缺失值的行或列。
• subset：僅在指定的一組列中查找缺失值。
• inplace：是否在原數據集上進行操作修改，True代表就地修改，False代表不修改。

# 簡單的示例代碼
import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [np.nan, 2, np.nan], 'C': [1, 2, 3]})

# 保留至少有兩個非缺失值的行
data.dropna(thresh=2, inplace=True)

# 僅在列'A'和'B'中查找缺失值
data.dropna(subset=['A', 'B'], inplace=True)

三、data.dropna()

與data.dropna(inplace=True)函數類似，data.dropna()函數用於刪除DataFrame或Series中所有有缺失值的行或列數據。

語法：data.dropna(axis=0, how=’any’, thresh=None, subset=None)

四、data.dropna函數

data.dropna(axis=0, how=’any’, thresh=None, subset=None)相當於data.dropna()函數。

五、data.drop()函數

data.drop()函數還可以刪除DataFrame或Series中指定行或列。

# 簡單的示例代碼
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

# 刪除第1，3列
data.drop(data.columns[[1, 3]], axis=1, inplace=True)

# 刪除第1，3行
data.drop([0, 2], axis=0, inplace=True)

# 刪除最後一列
data.drop(data.columns[-1], axis=1, inplace=True)

六、data.dropna()

與data.dropna(inplace=True)函數類似，data.dropna()函數用於刪除DataFrame或Series中所有有缺失值的行或列數據。

七、data.drop刪除四列

# 簡單的示例代碼
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

# 刪除多列
data.drop(['A', 'B', 'C', 'D'], axis=1, inplace=True)

八、data.drop刪除行

# 簡單的示例代碼
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

# 刪除多行
data.drop([0, 1, 2], axis=0, inplace=True)

九、data.drop刪除最後一列

# 簡單的示例代碼
import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

# 刪除最後一列
data.drop(data.columns[-1], axis=1, inplace=True)

十、data.dropduplicate選取

data.drop_duplicate()函數用於去除DataFrame或Series中重複的數據。

# 簡單的示例代碼
import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 2, 3, 3], 'B': [4, 4, 6, 6, 6]})

# 刪除重複的數據
data.drop_duplicates(subset=['A'], inplace=True)

總之，data.drop函數是一個非常重要的數據刪除函數，在日常的數據清洗工作中使用頻率非常高。通過對該函數的詳細了解，我們可以更加高效地清洗數據。