本系列文章配套代码获取有以下三种途径：
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可以在以下网站查看，该网站是使用JupyterLite搭建的web端Jupyter环境，因此无需在本地安装运行环境即可使用，首次运行浏览器需要下载一些配置文件（大约20M）：
https://returu.github.io/Python_Data_Analysis/lab/index.html-
也可以通过百度网盘获取，需要在本地配置代码运行环境，环境配置可以查看【Python基础】2.搭建Python开发环境：
链接：https://pan.baidu.com/s/1MYkeYeVAIRqbxezQECHwcA?pwd=mnsj提取码：mnsj
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前往GitHub详情页面，单击 code 按钮，选择Download ZIP选项：
https://github.com/returu/Python_Data_Analysis根据《Python for Data Analysis 3rd Edition》翻译整理
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drop()方法用于删除指定轴上的数据项。
drop()方法会返回一个轴向上删除指定值后的新对象。
1>>> obj = pd.Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d'])
2>>> obj
3a 1
4b 2
5c 3
6d 4
7dtype: int64
8
9>>> obj.drop('b')
10a 1
11c 3
12d 4
13dtype: int64
14
15>>> obj.drop(['b','d'])
16a 1
17c 3
18dtype: int64
19
20>>> obj
21a 1
22b 2
23c 3
24d 4
25dtype: int64
在DataFranme中，drop()方法根据指定的轴删除相应的项。
传递标签序列给到drop()方法时，会根据行标签删除值。
1>>> df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3),index=['a','b','c','d'],columns=['XX','YY','ZZ'])
2>>> df
3 XX YY ZZ
4a 0 1 2
5b 3 4 5
6c 6 7 8
7d 9 10 11
8
9>>> df.drop(['b','c'])
10 XX YY ZZ
11a 0 1 2
12d 9 10 11
13
14>>> df.drop(index=['b','c'])
15 XX YY ZZ
16a 0 1 2
17d 9 10 11
18
19>>> df.drop(['b','c'] , axis=0)
20 XX YY ZZ
21a 0 1 2
22d 9 10 11
使用 columns 关键字或通过axis=1(‘columns’)的方式从列中删除值
1>>> df.drop(columns=['XX','YY'])
2 ZZ
3a 2
4b 5
5c 8
6d 11
7
8>>> df.drop(['XX','ZZ'],axis=1)
9 YY
10a 1
11b 4
12c 7
13d 10
14
15>>> df.drop(['YY','ZZ'],axis='columns')
16 XX
17a 0
18b 3
19c 6
20d 9
drop()方法直接操作原对象而不返回新对象。使用inplace=True会覆盖原数据。
1# 原数据为变化
2>>> df
3 XX YY ZZ
4a 0 1 2
5b 3 4 5
6c 6 7 8
7d 9 10 11
8
9>>> df.drop(['XX','ZZ'],axis=1,inplace=True)
10>>> df
11 YY
12a 1
13b 4
14c 7
15d 10
本篇文章来源于微信公众号: 码农设计师
