Python | Pandas index . drop()
Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包，让导入和分析数据变得容易多了。
熊猫 **Index.drop()**功能创建新的索引，删除传递的标签列表。该函数类似于Index.delete()，除了在该函数中我们传递标签名称而不是位置值。
语法: Index.drop(标签，错误='raise ')
参数: 标签:阵列状 错误: { '忽略'，'提高' }，默认为'提高' 如果'忽略'，抑制错误并删除现有标签。
返回:下降:指数 T3】上升:键错误。如果在所选轴中没有找到所有标签
示例#1: 使用Index.drop()功能从索引中删除传递的标签。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Index
idx = pd.Index(['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun',
'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'])
# Print the Index
idx
输出:
让我们从指数中去掉“1 月”和“12 月”。
# Passing a list containing the labels
# to be dropped from the Index
idx.drop(['Jan', 'Dec'])
输出:
正如我们在输出中看到的，该函数返回了一个不包含我们传递给Index.drop()函数的标签的对象。
示例 2: 使用Index.drop()函数在索引中删除包含日期时间数据的标签列表。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the first Index
idx = pd.Index(['2015-10-31', '2015-12-02', '2016-01-03',
'2016-02-08', '2017-05-05', '2014-02-11'])
# Print the Index
idx
输出:
现在，让我们从索引中删除一些日期。
# Passing the values to be dropped from the Index
idx.drop(['2015-12-02', '2016-02-08'])
输出:
正如我们在输出中看到的，Index.drop()函数已经从索引中删除了传递的值。
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