python 在dataframe 中drop为什么加axis

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mob649e81553a70 2024-05-01 06:54:00 ©著作权

文章标签 Python Math python 文章分类 Python 后端开发

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为什么在Python中在dataframe中drop操作要加axis参数？

在Python中，我们经常会用到pandas库来进行数据处理和分析，其中DataFrame是pandas库中最常用的数据结构之一。DataFrame类似于电子表格或SQL表，是由行和列组成的二维标记数据结构。

当我们需要删除DataFrame中的某些行或列时，会使用drop()函数。在drop()函数中，有一个axis参数，其值可以为0或1，分别代表删除行或删除列。在这篇文章中，我们将探讨为什么在Python中在dataframe中drop操作要加axis参数。

为什么要加axis参数？

在DataFrame中，行和列都是有索引的，如果我们要删除某行或某列，就需要明确指定要删除的是行还是列。如果我们不指定axis参数，drop()函数会默认按照行的索引进行删除操作，这可能会导致我们意外删除了一些列。

假设我们有一个DataFrame，其中包含了一些学生的成绩信息：

```python
import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Math': [90, 85, 88, 92],
        'English': [85, 80, 92, 89]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果如下：

     Name  Math  English
0   Alice    90       85
1     Bob    85       80
2 Charlie    88       92
3   David    92       89

现在，如果我们想删除列'English'，我们需要指定axis=1，表示我们要删除列：

df = df.drop('English', axis=1)
print(df)

输出结果如下：

     Name  Math
0   Alice    90
1     Bob    85
2 Charlie    88
3   David    92

如果不指定axis参数，即默认删除行：

df = df.drop(1)
print(df)

输出结果如下：

     Name  Math
0   Alice    90
2 Charlie    88
3   David    92

代码示例

在上面的例子中，我们展示了通过指定axis参数来删除DataFrame中的列和行。下面我们通过一个更具体的例子来展示这个概念：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': [5, 6, 7, 8],
        'C': [9, 10, 11, 12]}

df = pd.DataFrame(data)
print("Original DataFrame:")
print(df)

# 删除列B
df = df.drop('B', axis=1)
print("\nDataFrame after dropping column B:")
print(df)

# 删除行2
df = df.drop(2)
print("\nDataFrame after dropping row 2:")
print(df)

输出结果如下：

Original DataFrame:
   A  B   C
0  1  5   9
1  2  6  10
2  3  7  11
3  4  8  12

DataFrame after dropping column B:
   A   C
0  1   9
1  2  10
2  3  11
3  4  12

DataFrame after dropping row 2:
   A   C
0  1   9
1  2  10
3  4  12