位置值和删除 pandas 数据框 - Python

在 Python 中，pandas 是一个强大的数据分析库，提供了一些处理和操作数据框的方法。本文将介绍如何使用位置值和删除 pandas 数据框。

数据框位置值

Pandas 数据框提供了两个函数，即 iloc[] 和 loc[]，用于根据位置或标签选择数据框中的行和列。

iloc[] 通过处理整数索引按位置选择行和列。下面是一个例子，选择第三行和第二列的元素：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age':[25, 30, 33, 45],
        'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Hong Kong']}
df = pd.DataFrame(data)

print(df.iloc[2,1])   # 输出 33

loc[] 通过标签索引按标签选择行和列。下面是一个例子，选择名字为 Bob 的那一行和城市这一列：

print(df.loc[df['name'] == 'Bob', 'city'])  # 输出 Paris

删除 Pandas 数据框

当需要删除 Pandas 数据框的行或列时，可以使用 drop() 方法。下面是一个例子，删除名字一列：

df = df.drop('name', axis=1)
print(df)

观察结果，名字一列确实已经被删除：

   age       city
0   25   New York
1   30      Paris
2   33     London
3   45  Hong Kong

使用 drop() 方法时，默认是删除行，即 axis=0。如果需要删除列，需要显式地指定 axis=1。

以上就是 Pandas 中位置值和删除数据框的方法。在数据处理中，这是两个非常有用的操作，掌握了这些操作可以更好地操作 Pandas 数据框。