pandas.DataFrame.drop

DataFrame.drop(self, labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') [source]

Удаление указанных меток из строк или столбцов.

Удаляет строки или столбцы, указывая имена меток и соответствующую ось, или непосредственно указывая имена индексов или столбцов. При использовании многоуровневого индекса метки на разных уровнях можно удалить, указав уровень.

Параметры:	labels : single label or list-like Метки индексов или столбцов для удаления. axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 Удалить метки из индекса (0 или ‘index’) или столбцов (1 или ‘columns’). index : single label or list-like Альтернатива указанию оси (labels, axis=0 эквивалентно index=labels). Введено в версии 0.21.0. columns : single label or list-like Альтернатива указанию оси (labels, axis=1 эквивалентно columns=labels). Введено в версии 0.21.0. level : int or level name, optional Для MultiIndex, уровень, из которого будут удалены метки. inplace : bool, default False Если True, выполнить операцию inplace и вернуть None. errors : {‘ignore’, ‘raise’}, default ‘raise’ Если ‘ignore’, подавить ошибку и удалить только существующие метки.
Возвращаемое значение:	DataFrame DataFrame без удаленных меток индекса или столбцов.
Исключения:	KeyError Если какая-либо из меток не найдена на выбранной оси.

См. также

DataFrame.loc

Индексатор на основе меток для выбора по меткам.

DataFrame.dropna

Возвращает DataFrame с опущенными метками на заданной оси, где отсутствуют данные (все или любые).

DataFrame.drop_duplicates

Возвращает DataFrame с удаленными дублирующими строками, при необходимости учитывая только определенные столбцы.

Series.drop

Возвращает Series с удаленными указанными метками индекса.

Примеры

>>> df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4),
...                   columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
>>> df
   A  B   C   D
0  0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11

Удаление столбцов

>>> df.drop(['B', 'C'], axis=1)
   A   D
0  0   3
1  4   7
2  8  11

>>> df.drop(columns=['B', 'C'])
   A   D
0  0   3
1  4   7
2  8  11

Удаление строки по индексу

>>> df.drop([0, 1])
   A  B   C   D
2  8  9  10  11

Удаление столбцов и/или строк из DataFrame с многоуровневым индексом

>>> midx = pd.MultiIndex(levels=[['lama', 'cow', 'falcon'],
...                              ['speed', 'weight', 'length']],
...                      codes=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2],
...                             [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]])
>>> df = pd.DataFrame(index=midx, columns=['big', 'small'],
...                   data=[[45, 30], [200, 100], [1.5, 1], [30, 20],
...                         [250, 150], [1.5, 0.8], [320, 250],
...                         [1, 0.8], [0.3, 0.2]])
>>> df
                big     small
lama    speed   45.0    30.0
        weight  200.0   100.0
        length  1.5     1.0
cow     speed   30.0    20.0
        weight  250.0   150.0
        length  1.5     0.8
falcon  speed   320.0   250.0
        weight  1.0     0.8
        length  0.3     0.2

>>> df.drop(index='cow', columns='small')
                big
lama    speed   45.0
        weight  200.0
        length  1.5
falcon  speed   320.0
        weight  1.0
        length  0.3

>>> df.drop(index='length', level=1)
                big     small
lama    speed   45.0    30.0
        weight  200.0   100.0
cow     speed   30.0    20.0
        weight  250.0   150.0
falcon  speed   320.0   250.0
        weight  1.0     0.8