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Python3 定義DataFrame，刪除其中某一或多個行列

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• • 定義一個空的
  • 自定義資料
  • • 程式碼：
    • 輸出：
  • 讀取excel檔案資料
  • • 程式碼：
• 刪除(方法：drop）
• • 文字說明：
  • 具體引數說明（用到部分說明)
  • 刪除列
  • • 方法一：用列名
    • • 舉例：
      • 結果
    • 方法二：不用列名
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      • 結果：
  • 刪除行
  • • 方法一：用列名
    • 方法二：不用列名
    • • 舉例：
      • 結果：
  • 刪除列和行組合使用
  • • 舉例：
    • 結果：
• 錯誤提示
• • index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1
  • • 解決方案：

win10截圖快捷鍵

鍵盤：Win+Shift+S

建立一個DataFrame變數

定義一個空的

import pandas as pd
df = pd.DataFrame()

自定義資料

程式碼：

import pandas as pd
#所有的列都顯示
pd.set_option('display.max_columns', None)
#顯示所有行
pd.set_option('display.max_rows', None)
#定義
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B':[1,2,3,4],'C':[1,2,3,4],'D':[1,2,3,4]})
#輸出
print(df)
 

輸出：

讀取excel檔案資料

程式碼：

import pandas as pd
#所有的列都顯示
pd.set_option('display.max_columns', None)
#顯示所有行
pd.set_option('display.max_rows', None)
path="D:\\Users\\ky\\Desktop\\20201201.xlsx"
sheetname = "Line"
#讀取excel用read_excel方法
df = pd.read_excel(path, sheet_name=sheetname)
rows_num =
 
 df.shape[0]
columns_num = df.shape[1]
#切塊
block1 = df.iloc[9:rows_num,3:columns_num]
last_row_num = block1.shape[0] + 8
del block1
column_B = 2 - 1
#不知道為什麼16就是顯示到16，不需要減
column_P = 16
row_nine = 9 - 2
block1 = df.iloc[row_nine:last_row_num,column_B:column_P]
print(block1)
del df
df = block1
print(df)

刪除(方法：drop）

文字說明：

drop(labels, axis=0, inplace=True)

具體引數說明（用到部分說明)

刪除列

方法一：用列名

1、df.drop(columns=[‘column_name’],axis=1,inplace=True)
2、df.drop([‘column_name’],1,True)

舉例：

#column_name為待刪列的列名,data本身是不會有變化的！
#df.drop(columns=['column_name'],axis=1)
#需要賦值（賦值給新的不會破壞源資料
#df2=df.drop(columns=['bodyType'],axis=1)
#加了inplace=True	df本身就會有變化了，
df.drop(columns=['A'],axis=1,inplace=True)

結果

方法二：不用列名

舉例：

#迴圈連續刪除幾列，這裡6不用變（6刪除的是第7列）
#range(1,2+1)	迴圈的是1到8
for column_no in range(1,2+1):
	#print(column_no)
	#print("刪除"+str(column_no)+"之後")
	df.drop(df.columns[[1]],axis=1,inplace=True)
print(df)

結果：

說明：1 刪除的B列，連續刪除兩列

刪除行

方法一：用列名

方法二：不用列名

舉例：

listRowRemove = [1,2]
#listRowRemove存入的是所有需要刪除的行索引組成的list
#定義一個空的list的方法是：listRowRemove=list()
#list型別新增listRowRemove.append(row[0])
for item in listRowRemove:
		#按行迴圈df，row是一行的資料
		#row[0]：行索引
		#row[1]：獲取該行全部欄位
        for row in df.iterrows():
            if row[0] == item:
                df = df.drop(row[0])
print(df)

結果：

刪除列和行組合使用

舉例：

row=1
for column_no in range(1,3):
    print("刪除列："+str(column_no))
    #labels代表刪除的行或者列的標籤
    df.drop(labels=row,axis=0,inplace=True)
    print(df)
    row=row+1
    print("刪除行："+str(row))
    #inplace是否對源資料生效
    df.drop(df.columns[[1]],axis=1,inplace=True)
    print(df)

結果：

錯誤提示

index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1

解決方案：

可能是迴圈超過了範圍，range裡面超過了也會提示