pandas.DataFrame.drop

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

Удаление указанных меток из строк или столбцов.

Удаление строк или столбцов, указав имена меток и соответствующую ось, или указав напрямую имена индексов или столбцов. При использовании многоуровневого индекса метки на разных уровнях можно удалить, указав уровень. См. руководство пользователя <advanced.shown_levels> для получения дополнительной информации о теперь неиспользуемых уровнях.

Параметры

labels:одиночная метка или список-подобный объект

Метки индекса или столбцов для удаления. Кортеж будет использован как одиночная метка и не будет обрабатываться как список-подобный объект.

axis:{0 или ‘index’, 1 или ‘columns’}, по умолчанию 0

Определяет, удалять метки из индекса (0 или ‘index’) или столбцов (1 или ‘columns’).

index:одиночная метка или список-подобный объект

Альтернатива указанию оси (labels, axis=0 эквивалентно index=labels).

columns:одиночная метка или список-подобный объект

Альтернатива указанию оси (labels, axis=1 эквивалентно columns=labels).

level:целое число или имя уровня, необязательно

Для MultiIndex, уровень, из которого будут удалены метки.

inplace:булево значение, по умолчанию False

Если False, возвращает копию. В противном случае, выполняет операцию на месте и возвращает None.

errors:{‘ignore’, ‘raise’}, по умолчанию ‘raise’

Если ‘ignore’, подавляет ошибку и удаляются только существующие метки.

Возвращаемое значение

DataFrame или None

DataFrame без удаленных меток индекса или столбцов или None, если inplace=True.

Исключения

KeyError

Если какая-либо из меток не найдена на выбранной оси.

См. также

DataFrame.loc

Индексатор, базирующийся на метках, для выбора по метке.

DataFrame.dropna

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

DataFrame.drop_duplicates

Возвращает DataFrame с удаленными повторяющимися строками, необязательно 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 DataFrame с MultiIndex

>>> 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

Удаление определенной комбинации индексов из DataFrame с MultiIndex, т.е. удаление комбинации 'falcon' и 'weight', что удаляет только соответствующую строку

>>> df.drop(index=('falcon', 'weight'))
                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
        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