<Python数据分析>pandas, DataFrame, Index的方法delete和drop的区别
2018-01-04 09:16
1521 查看
delete和drop都是Index类删除索引的方法
《利用Python进行数据分析》一书对二者的描述如下
delete 删除索引i处的元素,并得到新的Index
drop 删除传入的值,并得到新的Index事实上,delete接受的参数是数字下标,而drop接受的参数是具体的索引值
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
obj = Series(range(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
index = obj.index
print('原索引:', index)
print('方法drop:',index.drop('b'))
print('方法delete:',index.delete(4))输出
原索引: Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')
方法drop: Index(['a', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')
方法delete: Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')
《利用Python进行数据分析》一书对二者的描述如下
delete 删除索引i处的元素,并得到新的Index
drop 删除传入的值,并得到新的Index事实上,delete接受的参数是数字下标,而drop接受的参数是具体的索引值
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
obj = Series(range(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
index = obj.index
print('原索引:', index)
print('方法drop:',index.drop('b'))
print('方法delete:',index.delete(4))输出
原索引: Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')
方法drop: Index(['a', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')
方法delete: Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')
相关文章推荐
- 利用Python进行数据分析(7) pandas基础: Series和DataFrame的简单介绍
- Python数据分析与挖掘实战(Pandas,Matplotlib常用方法)
- python数据分析之pandas库的DataFrame应用一
- 关于ASP中用Repeater数据填充,<%#Eval() %>和<%#Container.DataItem()%>等方法的区别
- 分析python处理基本数据<二>
- Python使用pandas扩展库DataFrame对象的pivot方法对数据进行透视转换
- 【代码】<python数据分析> 向量加法比较
- 利用 Python 进行数据分析(八)pandas 基本操作(Series 和 DataFrame)
- <Python数据分析>numpy中array和asarray的区别
- 分析python处理基本数据<一>
- 利用 Python 进行数据分析(七)pandas 简单介绍(Series 和 DataFrame)
- Python数据分析:pandas中Dataframe的groupby与索引
- [置顶] python之pandas强大的数据分析库方法
- python数据分析之pandas库的DataFrame应用二
- 分析python处理基本数据<四>
- 利用Python进行数据分析(7) pandas基础: Series和DataFrame的简单介绍
- 分析Python处理基本数据<三>
- python数据分析包pandas的使用方法
- Python pandas数据分析中常用方法
- 利用Python进行数据分析(7) pandas基础: Series和DataFrame的简单介绍 一、pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主