`DataFrame.drop()` / `Series.drop()`

Метод drop() удаляет строки или столбцы по меткам индекса. Возвращает копию по умолчанию; для модификации на месте используйте inplace=True.

Сигнатура

DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None,
               level=None, inplace=False, errors="raise")
Series.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None,
            level=None, inplace=False, errors="raise")

Параметры

labels — одна метка или список.
axis — 0 (строки) или 1 (столбцы).
index, columns — альтернатива labels + axis.
inplace — изменить объект на месте.
errors — "raise" или "ignore" (для отсутствующих меток).

Возвращаемое значение

Новый DataFrame/Series без указанных меток (или None при inplace=True).

Примеры

Пример 1. Удаление столбца

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"a": [1, 2], "b": [3, 4], "c": [5, 6]})
print(df.drop(columns=["b"]))

   a  c
0  1  5
1  2  6

Пример 2. Удаление столбца с raw-показаниями

После расчёта вольт исходные отсчёты ADC больше не нужны:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"raw": [512, 1023], "volts": [2.5, 5.0]})
print(df.drop(columns="raw"))

   volts
0    2.5
1    5.0

Пример 3. Удаление строки по метке

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"v": [10, 20, 30]}, index=["a", "b", "c"])
print(df.drop(index="b"))

   v
a  10
c  30

Пример 4. Несколько меток сразу

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"a": [1], "b": [2], "c": [3], "d": [4]})
print(df.drop(columns=["b", "d"]))

   a  c
0  1  3

Пример 5. errors=»ignore»

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"a": [1, 2]})
print(df.drop(columns="missing", errors="ignore"))

   a
0  1
1  2

См. также

Примечание

Лицензия и источники

Техническое описание функции адаптировано из официальной документации Pandas (https://pandas.pydata.org/docs/), BSD-3-Clause License. Примеры и пояснения — © AlashEd Wiki.