Naudojant Pandas.DataFrame.Drop
Naudojame funkciją pandas.DataFrame.drop() norėdami išmesti konkrečias eilutes ar stulpelius iš Pandas DataFrame. Naudokime šią funkciją, kad išmestume visas eilutes ir stulpelius.
Sintaksė :
Toliau pateikiama funkcijos pandas.DataFrame.drop() sintaksė. Mes naudojame tik tris parametrus ir šiame vadove aptariame tik šiuos tris. Yra išsami šios funkcijos pamoka:
pandos. DataFrame . lašas ( etiketės , ašį , indeksas , stulpelius , lygiu , vietoje , klaidų )
- Turime perduoti eilučių indeksų sąrašą parametrui „labels“, kad ištrintume visas eilutes iš „DataFrame“. Taip pat galime perduoti atributą DataFrame.index, kuris parenka visus eilučių indeksus. Panašiai šiam parametrui turime perduoti visus stulpelių pavadinimus arba perduoti ypatybę DataFrame.columns.
- Jei stulpelius perduodate parametrui „labels“, nustatykite parametrą „axis“ į 1. Pagal numatytuosius nustatymus ašis = 0, kuri nurodo eilutes.
- Galime atlikti operaciją (Delete) esamame DataFrame. Nustatykite parametrą „inplace“ į „True“.
1 pavyzdys:
Apsvarstykite „Campaign1“ duomenų rėmelį su keturiomis eilutėmis ir dviem stulpeliais. Pirmiausia išmeskite visas eilutes, eilučių indeksus perkeldami į parametrą „labels“, o tada išmeskite visus stulpelius, perduodant stulpelių etiketes parametrui „labels“.
importuoti pandos
# Sukurti duomenų rėmelį – 1 kampanija su 2 stulpeliais ir 4 įrašais
Kampanija 1 = pandos. DataFrame ( [ [ 'Java stovykla' , 'Indija' ] , [ 'Linux stovykla' , 'JAV' ] , [ „c/c++ stovykla“ , 'Indija' ] , [ 'pitonų stovykla' , 'JAV' ] ] ,
stulpelius = [ 'Campaign_Name' , 'vieta' ] )
spausdinti ( Kampanija 1 , “ \n “ )
# Nuleiskite visas eilutes
Kampanija 1. lašas ( etiketės = [ 0 , 1 , 2 , 3 ] , vietoje = Tiesa )
spausdinti ( Kampanija 1 , “ \n “ )
# Nuleiskite visus stulpelius
Kampanija 1. lašas ( etiketės = [ 'Campaign_Name' , 'vieta' ] , vietoje = Tiesa , ašį = 1 )
spausdinti ( Kampanija 1 , “ \n “ )
Išvestis :
Numetus eilutes, eilutės pašalinamos, bet stulpeliai egzistuoja. Pašalinus stulpelius, „Campaign1“ yra tuščias.
2 pavyzdys:
Pasinaudokite ankstesniu „Campaign1“ duomenų rėmeliu ir išmeskite eilutes, perkeldami „Campaign1.index“ į parametrą „labels“, o tada išmeskite stulpelius, perkeldami „Campaign.columns“ į parametrą „labels“.
importuoti pandos# Sukurti duomenų rėmelį – 1 kampanija su 2 stulpeliais ir 4 įrašais
Kampanija 1 = pandos. DataFrame ( [ [ 'Java stovykla' , 'Indija' ] , [ 'Linux stovykla' , 'JAV' ] , [ „c/c++ stovykla“ , 'Indija' ] , [ 'pitonų stovykla' , 'JAV' ] ] ,
stulpelius = [ 'Campaign_Name' , 'vieta' ] )
spausdinti ( Kampanija 1 , “ \n “ )
# Nuleiskite visas eilutes
Kampanija 1. lašas ( etiketės = Kampanija 1. indeksas , vietoje = Tiesa )
# Nuleiskite visus stulpelius
Kampanija 1. lašas ( etiketės = Kampanija 1. stulpelius , vietoje = Tiesa , ašį = 1 )
spausdinti ( Kampanija 1 )
Išvestis :
Numetus eilutes, eilutės pašalinamos, bet stulpeliai egzistuoja. Pašalinus stulpelius, „Campaign1“ yra tuščias.
Naudojant Iloc[]
Ypatybė pandas.DataFrame.iloc[] naudojama duomenims pasirinkti pagal indekso padėtį. Šią ypatybę galime naudoti norėdami pasirinkti 0 eilučių ir 0 stulpelių iš DataFrame. Čia mes neištriname tikrojo „DataFrame“, bet pasirinksime 0 įrašų.
Sintaksė :
Pirmiausia turime ištrinti stulpelius, o tada eilutes.
- Pasirinkite 0 stulpelių – DataFrame.iloc[:,0:0]
- Pasirinkite 0 eilučių – DataFrame.iloc[0:0]
Pavyzdys :
Naudokite tą patį DataFrame ir pasirinkite tuščią DataFrame naudodami iloc[] ypatybę.
importuoti pandos# Sukurti duomenų rėmelį – 1 kampanija su 2 stulpeliais ir 4 įrašais
Kampanija 1 = pandos. DataFrame ( [ [ 'Java stovykla' , 'Indija' ] , [ 'Linux stovykla' , 'JAV' ] , [ „c/c++ stovykla“ , 'Indija' ] , [ 'pitonų stovykla' , 'JAV' ] ] ,
stulpelius = [ 'Campaign_Name' , 'vieta' ] )
spausdinti ( Kampanija 1 , “ \n “ )
# Nuleiskite visas eilutes
Kampanija 1. lašas ( etiketės = [ 0 , 1 , 2 , 3 ] , vietoje = Tiesa )
spausdinti ( Kampanija 1 , “ \n “ )
# Nuleiskite visus stulpelius
Kampanija 1. lašas ( etiketės = [ 'Campaign_Name' , 'vieta' ] , vietoje = Tiesa , ašį = 1 )
spausdinti ( Kampanija 1 , “ \n “ )
Išvestis :
Del raktinio žodžio naudojimas
Visi duomenys bus ištrinti iš „DataFrame“ naudojant „del“ raktinį žodį, kartojant visas eilutes „for“ ciklo viduje.
importuoti pandos# Sukurti duomenų rėmelį – kampanija1 su 4 stulpeliais ir 4 įrašais
Kampanija 1 = pandos. DataFrame ( [ [ 'Java stovykla' , 'Indija' ] , [ 'Linux stovykla' , 'JAV' ] , [ „c/c++ stovykla“ , 'Indija' ] , [ 'pitonų stovykla' , 'JAV' ] ] ,
stulpelius = [ 'Campaign_Name' , 'vieta' ] )
spausdinti ( Kampanija 1 , “ \n “ )
# Naudojant del raktinį žodį
dėl i in 1 kampanija:
iš Kampanija 1 [ i ]
spausdinti ( Kampanija 1 )
Išvestis :
Dabar DataFrame tuščias.
Funkcijos Pop() naudojimas
Visi duomenys bus ištrinti iš DataFrame naudojant pop() funkciją, kartojant visas eilutes „for“ ciklo viduje. Ši funkcija nurodyta „for“ ciklo viduje.
importuoti pandos# Sukurti duomenų rėmelį – 1 kampanija su 4 stulpeliais ir 4 įrašais
Kampanija 1 = pandos. DataFrame ( [ [ 'Java stovykla' , 'Indija' ] , [ 'Linux stovykla' , 'JAV' ] , [ „c/c++ stovykla“ , 'Indija' ] , [ 'pitonų stovykla' , 'JAV' ] ] ,
stulpelius = [ 'Campaign_Name' , 'vieta' ] )
spausdinti ( Kampanija 1 , “ \n “ )
# Naudojant pop()
dėl i in 1 kampanija:
Kampanija 1. pop ( i )
spausdinti ( Kampanija 1 )
Išvestis :
Dabar DataFrame tuščias.
Išvada
Sužinojome, kaip išvalyti Pandas DataFrame pašalinant eilutes ir stulpelius. Pirma, mes pašalinome eilutes iš „DataFrame“ naudodami funkciją „drop()“, o tada, naudodami iloc[] ypatybę, atsisakėme stulpelių, kad pasirinktume 0 eilučių. Galiausiai aptarėme, kaip ištrinti įrašus iš „DataFrame“ naudojant „del“ raktinį žodį ir funkciją pop ().