Python|熊猫系列. drop()
熊猫系列是带有轴标签的一维数组。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了一系列方法来执行涉及索引的操作。
熊猫 **Series.drop()**功能返回去除指定索引标签的系列。它基于指定索引标签来移除系列的元素。
语法: Series.drop(标签=无，轴=0，索引=无，列=无，级别=无，位置=假，错误=“提升”)
参数: 标签:指标标签要掉。 轴:适用于系列产品。 索引，列:对于在系列上的应用是多余的，但是可以使用索引来代替标签。 级别:对于多索引，将移除标签的级别。 在位:如果为真，在位进行操作，返回无。 错误:如果‘忽略’，抑制错误，只丢弃现有标签。
返回:下降:熊猫。系列
示例#1: 使用Series.drop()函数删除给定序列对象中与传递的索引标签相对应的值。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series([80, 25, 3, 25, 24, 6])
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
# set the index
sr.index = index_
# Print the series
print(sr)
输出:
现在我们将使用Series.drop()函数删除给定序列对象中与传递的索引标签相对应的值。
# drop the passed labels
result = sr.drop(labels = ['Sprite', 'Dew'])
# Print the result
print(result)
输出:
正如我们在输出中看到的，Series.drop()函数已经成功删除了与传递的索引标签相对应的条目。
示例 2 : 使用Series.drop()函数删除给定序列对象中与传递的索引标签相对应的值。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series([11, 11, 8, 18, 65, 18, 32, 10, 5, 32, 32])
# Create the Index
index_ = pd.date_range('2010-10-09', periods = 11, freq ='M')
# set the index
sr.index = index_
# Print the series
print(sr)
输出:
现在我们将使用Series.drop()函数删除给定序列对象中与传递的索引标签相对应的值。
# drop the passed labels
result = sr.drop(labels = [pd.Timestamp('2010-12-31'),
pd.Timestamp('2011-04-30'), pd.Timestamp('2011-08-31')])
# Print the result
print(result)
输出:
正如我们在输出中看到的，Series.drop()函数已经成功删除了与传递的索引标签相对应的条目。
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