Python--pandas删除操作

Question

如题所述

Answer 1

Python的pandas库在数据清洗过程中扮演着重要角色，本文主要探讨其DataFrame中的一系列删除操作，包括行删除、列删除、处理缺失值和重复值。在这些操作中，inplace参数是一个关键，其默认为False，表示处理后的结果返回新数据框，若设置为True，将直接替换原有数据，返回None。

首先，pandas的drop方法用于删除行或列。要根据索引名删除特定行，直接使用列名即可；若需根据索引位置，可结合index属性。删除列时，通过列名和axis=1或columns参数，同样支持根据列位置操作。使用del关键字删除单列时，数据会实时更新。

对于多重索引的数据框，删除行时需要设置level参数，level=0表示删除最外层索引。同时删除行和列时，仅能针对第一层索引和列进行操作。

处理缺失值时，dropna方法大显身手。默认情况下，它会删除包含缺失值的行或列，但可以通过how、thresh和subset参数进行更精细的控制。subset参数在删除行时对应列标签，删除列时则对应行标签。

删除重复值则通过drop_duplicates实现，通过subset参数可以选择性地根据特定列删除重复行，设置ignore_index=True可重置删除重复行后的索引顺序。