删除 df 中的索引 - Python

在 Pandas 中，DataFrame（简称 df）通常具有一组行和一组列的标签，称为行索引和列索引。在某些情况下，您可能需要删除 df 中的行或列索引，以便在数据处理过程中满足需求。

下面介绍如何删除 df 行索引和列索引。

删除 df 的行索引

在 Pandas 中，df 的行索引可以通过 drop、del、reset_index 等方法来删除，下面分别介绍。

drop 方法

drop 方法可以删除指定的行索引，该方法的语法如下：

df.drop(labels, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

其中，labels 表示要删除的行索引标签，axis=0 表示删除行索引，inplace=True 表示就地修改 df，errors='raise' 表示如果指定的标签不存在，则抛出 KeyError 异常。

例如，要删除 df 中的行索引为 0 和 1 的行，代码如下：

df.drop([0, 1], inplace=True)

del 方法

del 方法可以删除指定的行索引或行标签，该方法的语法如下：

del df.loc[label]

其中，label 表示要删除的行索引或行标签。

例如，要删除 df 中的行索引为 0 的行，代码如下：

del df.loc[0]

reset_index 方法

reset_index 方法可以删除所有行索引，并将索引重置为新的默认整数索引。该方法的语法如下：

df.reset_index(drop=True, inplace=True)

其中，drop=True 表示删除所有行索引（包括多级索引），inplace=True 表示就地修改 df。

删除 df 的列索引

在 Pandas 中，df 的列索引可以通过 drop 方法来删除，该方法的语法如下：

df.drop(labels, axis=1, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

其中，labels 表示要删除的列索引标签，axis=1 表示删除列索引，inplace=True 表示就地修改 df，errors='raise' 表示如果指定的标签不存在，则抛出 KeyError 异常。

例如，要删除 df 中的列索引为 'A' 和 'B' 的列，代码如下：

df.drop(['A', 'B'], axis=1, inplace=True)

删除 df 的行索引和列索引，是数据处理过程中常见的操作。Pandas 提供了多种方法来实现这一目的，您可以根据具体需求选择合适的方法。