Utilisation de Pandas.DataFrame.Drop
Nous utilisons la fonction pandas.DataFrame.drop() pour supprimer des lignes ou des colonnes spécifiques du Pandas DataFrame. Utilisons cette fonction pour supprimer toutes les lignes et colonnes.
Syntaxe :
Voici la syntaxe de la fonction pandas.DataFrame.drop(). Nous n'utilisons que trois paramètres et discutons uniquement de ces trois dans ce guide. Un tutoriel détaillé existe sur cette fonction :
des pandas. Trame de données . baisse ( Étiquettes , axe , indice , Colonnes , niveau , en place , les erreurs )
- Nous devons transmettre une liste d'index de lignes au paramètre « labels » pour supprimer toutes les lignes du DataFrame. Nous pouvons également passer l'attribut DataFrame.index qui sélectionne tous les indices de ligne. De même, nous devons transmettre tous les noms de colonnes à ce paramètre ou transmettre la propriété DataFrame.columns.
- Définissez le paramètre « axis » sur 1 si vous transmettez les colonnes au paramètre « labels ». Par défaut, axis = 0 qui fait référence aux lignes.
- Nous pouvons faire l'opération (Supprimer) sur le DataFrame existant. Réglez le paramètre « inplace » sur « True ».
Exemple 1:
Considérez le DataFrame « Campaign1 » avec quatre lignes et deux colonnes. Tout d’abord, supprimez toutes les lignes en passant les indices de ligne au paramètre « labels », puis supprimez toutes les colonnes en passant les étiquettes de colonne au paramètre « labels ».
importer pandas
# Créer DataFrame - Campaign1 avec 2 colonnes et 4 enregistrements
Campagne1 = des pandas. Trame de données ( [ [ 'camp Java' , 'Inde' ] , [ 'camp Linux' , 'ETATS-UNIS' ] , [ 'camp c/c++' , 'Inde' ] , [ 'camp de pythons' , 'ETATS-UNIS' ] ] ,
Colonnes = [ 'Nom de la campagne' , 'Emplacement' ] )
imprimer ( Campagne1 , ' \n ' )
# Supprime toutes les lignes
Campagne1. baisse ( Étiquettes = [ 0 , 1 , 2 , 3 ] , en place = Vrai )
imprimer ( Campagne1 , ' \n ' )
# Supprimez toutes les colonnes
Campagne1. baisse ( Étiquettes = [ 'Nom de la campagne' , 'Emplacement' ] , en place = Vrai , axe = 1 )
imprimer ( Campagne1 , ' \n ' )
Sortir :
Après avoir supprimé les lignes, les lignes sont supprimées mais les colonnes existent. Après avoir supprimé les colonnes, « Campagne1 » est vide.
Exemple 2 :
Utilisez le DataFrame 'Campaign1' précédent et supprimez les lignes en passant 'Campaign1.index' au paramètre 'labels', puis supprimez les colonnes en passant 'Campaign.columns' au paramètre 'labels'.
importer pandas# Créer DataFrame - Campaign1 avec 2 colonnes et 4 enregistrements
Campagne1 = des pandas. Trame de données ( [ [ 'camp Java' , 'Inde' ] , [ 'camp Linux' , 'ETATS-UNIS' ] , [ 'camp c/c++' , 'Inde' ] , [ 'camp de pythons' , 'ETATS-UNIS' ] ] ,
Colonnes = [ 'Nom de la campagne' , 'Emplacement' ] )
imprimer ( Campagne1 , ' \n ' )
# Supprime toutes les lignes
Campagne1. baisse ( Étiquettes = Campagne1. indice , en place = Vrai )
# Supprimez toutes les colonnes
Campagne1. baisse ( Étiquettes = Campagne1. Colonnes , en place = Vrai , axe = 1 )
imprimer ( Campagne1 )
Sortir :
Après avoir supprimé les lignes, les lignes sont supprimées mais les colonnes existent. Après avoir supprimé les colonnes, « Campagne1 » est vide.
Utiliser Iloc[]
La propriété pandas.DataFrame.iloc[] est utilisée pour sélectionner les données en fonction de la position de l'index. Nous pouvons utiliser cette propriété pour sélectionner 0 ligne et 0 colonne du DataFrame. Ici, nous ne supprimons pas le DataFrame réel, mais nous sélectionnerons 0 enregistrement.
Syntaxe :
Tout d’abord, nous devons supprimer les colonnes, puis les lignes.
- Sélectionnez 0 colonnes – DataFrame.iloc[:,0:0]
- Sélectionnez 0 lignes – DataFrame.iloc[0:0]
Exemple :
Utilisez le même DataFrame et sélectionnez le DataFrame vide à l'aide de la propriété iloc[].
importer pandas# Créer DataFrame - Campaign1 avec 2 colonnes et 4 enregistrements
Campagne1 = des pandas. Trame de données ( [ [ 'camp Java' , 'Inde' ] , [ 'camp Linux' , 'ETATS-UNIS' ] , [ 'camp c/c++' , 'Inde' ] , [ 'camp de pythons' , 'ETATS-UNIS' ] ] ,
Colonnes = [ 'Nom de la campagne' , 'Emplacement' ] )
imprimer ( Campagne1 , ' \n ' )
# Supprime toutes les lignes
Campagne1. baisse ( Étiquettes = [ 0 , 1 , 2 , 3 ] , en place = Vrai )
imprimer ( Campagne1 , ' \n ' )
# Supprimez toutes les colonnes
Campagne1. baisse ( Étiquettes = [ 'Nom de la campagne' , 'Emplacement' ] , en place = Vrai , axe = 1 )
imprimer ( Campagne1 , ' \n ' )
Sortir :
Utilisation du mot-clé Del
L'intégralité des données sera supprimée du DataFrame à l'aide du mot-clé « del » en itérant toutes les lignes à l'intérieur de la boucle « for ».
importer pandas# Créer DataFrame - Campaign1 avec 4 colonnes et 4 enregistrements
Campagne1 = des pandas. Trame de données ( [ [ 'camp Java' , 'Inde' ] , [ 'camp Linux' , 'ETATS-UNIS' ] , [ 'camp c/c++' , 'Inde' ] , [ 'camp de pythons' , 'ETATS-UNIS' ] ] ,
Colonnes = [ 'Nom de la campagne' , 'Emplacement' ] )
imprimer ( Campagne1 , ' \n ' )
# Utilisation du mot-clé del
pour je dans Campagne 1 :
du Campagne1 [ je ]
imprimer ( Campagne1 )
Sortir :
Maintenant, le DataFrame est vide.
Utilisation de la fonction Pop()
L'intégralité des données sera supprimée du DataFrame à l'aide de la fonction pop() en itérant toutes les lignes à l'intérieur de la boucle « for ». Cette fonction est spécifiée dans la boucle « for ».
importer pandas# Créer DataFrame - Campaign1 avec 4 colonnes et 4 enregistrements
Campagne1 = des pandas. Trame de données ( [ [ 'camp Java' , 'Inde' ] , [ 'camp Linux' , 'ETATS-UNIS' ] , [ 'camp c/c++' , 'Inde' ] , [ 'camp de pythons' , 'ETATS-UNIS' ] ] ,
Colonnes = [ 'Nom de la campagne' , 'Emplacement' ] )
imprimer ( Campagne1 , ' \n ' )
# Utilisation de pop()
pour je dans Campagne 1 :
Campagne1. populaire ( je )
imprimer ( Campagne1 )
Sortir :
Maintenant, le DataFrame est vide.
Conclusion
Nous avons appris comment effacer le Pandas DataFrame en supprimant les lignes et les colonnes. Tout d'abord, nous avons supprimé les lignes du DataFrame à l'aide de la fonction drop(), puis supprimé les colonnes après avoir utilisé la propriété iloc[] pour sélectionner 0 ligne. Enfin, nous avons expliqué comment supprimer les enregistrements du DataFrame à l'aide du mot-clé « del » et de la fonction pop().