Utilizzando Pandas.DataFrame.Drop
Utilizziamo la funzione pandas.DataFrame.drop() per eliminare righe o colonne specifiche da Pandas DataFrame. Usiamo questa funzione per eliminare tutte le righe e le colonne.
Sintassi :
Quella che segue è la sintassi della funzione pandas.DataFrame.drop(). Utilizziamo solo tre parametri e ne discuteremo solo in questa guida. Esiste un tutorial dettagliato su questa funzione:
panda. DataFrame . gocciolare ( etichette , asse , indice , colonne , livello , a posto , errori )
- Dobbiamo passare un elenco di indici di riga al parametro 'labels' per eliminare tutte le righe dal DataFrame. Possiamo anche passare l'attributo DataFrame.index che seleziona tutti gli indici di riga. Allo stesso modo, dobbiamo passare tutti i nomi delle colonne a questo parametro o passare la proprietà DataFrame.columns.
- Imposta il parametro 'axis' su 1 se stai passando le colonne al parametro 'labels'. Per impostazione predefinita, asse = 0 che si riferisce alle righe.
- Possiamo eseguire l'operazione (Elimina) sul DataFrame esistente. Impostare il parametro 'inplace' su 'True'.
Esempio 1:
Considera il DataFrame 'Campaign1' con quattro righe e due colonne. Innanzitutto, rilascia tutte le righe passando gli indici di riga al parametro 'labels' e quindi rilascia tutte le colonne passando le etichette delle colonne al parametro 'labels'.
importare panda
# Crea DataFrame - Campagna1 con 2 colonne e 4 record
Campagna1 = panda. DataFrame ( [ [ 'campo di Giava' , 'India' ] , [ 'campo Linux' , 'STATI UNITI D'AMERICA' ] , [ 'campo c/c++' , 'India' ] , [ 'accampamento pitone' , 'STATI UNITI D'AMERICA' ] ] ,
colonne = [ 'Nome della campagna' , 'Posizione' ] )
stampa ( Campagna1 , ' \N ' )
# Elimina tutte le righe
Campagna1. gocciolare ( etichette = [ 0 , 1 , 2 , 3 ] , a posto = VERO )
stampa ( Campagna1 , ' \N ' )
# Elimina tutte le colonne
Campagna1. gocciolare ( etichette = [ 'Nome della campagna' , 'Posizione' ] , a posto = VERO , asse = 1 )
stampa ( Campagna1 , ' \N ' )
Produzione :
Dopo aver eliminato le righe, le righe vengono rimosse ma le colonne esistono. Dopo aver rimosso le colonne, 'Campagna1' è vuota.
Esempio 2:
Utilizza il precedente DataFrame 'Campaign1' e rilascia le righe passando 'Campaign1.index' al parametro 'labels' e quindi rilascia le colonne passando 'Campaign.columns' al parametro 'labels'.
importare panda# Crea DataFrame - Campagna1 con 2 colonne e 4 record
Campagna1 = panda. DataFrame ( [ [ 'campo di Giava' , 'India' ] , [ 'campo Linux' , 'STATI UNITI D'AMERICA' ] , [ 'campo c/c++' , 'India' ] , [ 'accampamento pitone' , 'STATI UNITI D'AMERICA' ] ] ,
colonne = [ 'Nome della campagna' , 'Posizione' ] )
stampa ( Campagna1 , ' \N ' )
# Elimina tutte le righe
Campagna1. gocciolare ( etichette = Campagna1. indice , a posto = VERO )
# Elimina tutte le colonne
Campagna1. gocciolare ( etichette = Campagna1. colonne , a posto = VERO , asse = 1 )
stampa ( Campagna1 )
Produzione :
Dopo aver eliminato le righe, le righe vengono rimosse ma le colonne esistono. Dopo aver rimosso le colonne, 'Campagna1' è vuota.
Utilizzo di Iloc[]
La proprietà pandas.DataFrame.iloc[] viene utilizzata per selezionare i dati in base alla posizione dell'indice. Possiamo utilizzare questa proprietà per selezionare 0 righe e 0 colonne dal DataFrame. Qui non stiamo eliminando il DataFrame effettivo, ma selezioneremo 0 record.
Sintassi :
Per prima cosa dobbiamo eliminare le colonne e poi le righe.
- Seleziona 0 colonne – DataFrame.iloc[:,0:0]
- Seleziona 0 righe – DataFrame.iloc[0:0]
Esempio :
Utilizzare lo stesso DataFrame e selezionare il DataFrame vuoto utilizzando la proprietà iloc[].
importare panda# Crea DataFrame - Campagna1 con 2 colonne e 4 record
Campagna1 = panda. DataFrame ( [ [ 'campo di Giava' , 'India' ] , [ 'campo Linux' , 'STATI UNITI D'AMERICA' ] , [ 'campo c/c++' , 'India' ] , [ 'accampamento pitone' , 'STATI UNITI D'AMERICA' ] ] ,
colonne = [ 'Nome della campagna' , 'Posizione' ] )
stampa ( Campagna1 , ' \N ' )
# Elimina tutte le righe
Campagna1. gocciolare ( etichette = [ 0 , 1 , 2 , 3 ] , a posto = VERO )
stampa ( Campagna1 , ' \N ' )
# Elimina tutte le colonne
Campagna1. gocciolare ( etichette = [ 'Nome della campagna' , 'Posizione' ] , a posto = VERO , asse = 1 )
stampa ( Campagna1 , ' \N ' )
Produzione :
Utilizzando la parola chiave Del
Tutti i dati verranno eliminati dal DataFrame utilizzando la parola chiave 'del' eseguendo l'iterazione di tutte le righe all'interno del ciclo 'for'.
importare panda# Crea DataFrame - Campagna1 con 4 colonne e 4 record
Campagna1 = panda. DataFrame ( [ [ 'campo di Giava' , 'India' ] , [ 'campo Linux' , 'STATI UNITI D'AMERICA' ] , [ 'campo c/c++' , 'India' ] , [ 'accampamento pitone' , 'STATI UNITI D'AMERICA' ] ] ,
colonne = [ 'Nome della campagna' , 'Posizione' ] )
stampa ( Campagna1 , ' \N ' )
# Utilizzando la parola chiave del
per io In Campagna1:
del Campagna1 [ io ]
stampa ( Campagna1 )
Produzione :
Ora il DataFrame è vuoto.
Utilizzando la funzione Pop()
Tutti i dati verranno eliminati dal DataFrame utilizzando la funzione pop() eseguendo l'iterazione di tutte le righe all'interno del ciclo 'for'. Questa funzione è specificata all'interno del ciclo 'for'.
importare panda# Crea DataFrame - Campagna1 con 4 colonne e 4 record
Campagna1 = panda. DataFrame ( [ [ 'campo di Giava' , 'India' ] , [ 'campo Linux' , 'STATI UNITI D'AMERICA' ] , [ 'campo c/c++' , 'India' ] , [ 'accampamento pitone' , 'STATI UNITI D'AMERICA' ] ] ,
colonne = [ 'Nome della campagna' , 'Posizione' ] )
stampa ( Campagna1 , ' \N ' )
# Usando pop()
per io In Campagna1:
Campagna1. pop ( io )
stampa ( Campagna1 )
Produzione :
Ora il DataFrame è vuoto.
Conclusione
Abbiamo imparato come cancellare Pandas DataFrame rimuovendo righe e colonne. Innanzitutto, abbiamo eliminato le righe dal DataFrame utilizzando la funzione drop() e quindi eliminato le colonne dopo aver utilizzato la proprietà iloc[] per selezionare 0 righe. Infine, abbiamo discusso come eliminare i record dal DataFrame utilizzando la parola chiave 'del' e la funzione pop().