Python – 用传递的位置删除新的Pandas索引

如果你正在使用Pandas库来处理数据，那么你可能需要删除一个索引。具体来说，我们今天要探讨的是，如何用传递的位置删除新的Pandas索引。在本文中，我们将介绍Pandas库的基础知识，并提供Python示例代码。

更多Pandas相关文章，请阅读：Pandas 教程

Pandas库基础知识

Pandas库是一个数据处理工具，特别是对于数据分析、数学计算、统计分析等领域非常有用。它基于Numpy数组构建，提供了许多数据操作的功能。其中，Pandas中的数据结构有两种基本类型：Series和DataFrame。

Series是一个带有标签的一维数组，它可以保存任何数据类型（整数、浮点数、字符串、Python对象等）。它的标签被称为索引。DataFrame是一个由行和列组成的二维数据结构，它可以看作是多个Series的集合，其中每个Series都有相同的索引。

在本文中，我们将着重介绍如何删除DataFrame中的索引。接下来，我们将提供一些Python示例代码，以帮助您更好地理解该过程。

示例代码

首先，我们需要导入所需的库：Pandas和Numpy。在这里，我们使用Pandas版本0.24.2和Numpy版本1.16.4。

import pandas as pd
import numpy as np

接下来，我们创建一个DataFrame，其中包含3列10行的随机数据。

np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 3), columns=['A', 'B', 'C'])

现在，我们有一个包含10行3列的DataFrame，如下所示：

我们可以使用.iloc()方法从DataFrame中删除一行索引。.iloc()方法是通过行索引位置进行索引的，并返回一个索引定位的单元格数据。在以下示例中，我们将删除索引为3的行。

df = df.iloc[[0, 1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]

删除后，我们的DataFrame看起来像这样：

接下来，我们可以使用.drop()方法从DataFrame中删除一个或多个行或列。在以下示例中，我们将删除索引为1和3的两行数据。

df = df.drop([1, 3])

删除后，我们的DataFrame看起来像这样：

另外，我们也可以使用.drop()方法删除一个或多个列。在以下示例中，我们将删除列B和C。

df = df.drop(['B', 'C'], axis=1)

删除后，我们的DataFrame看起来像这样：

最后，我们可以使用.del()方法从DataFrame中永久删除一列或多列数据。在以下示例中，我们将永久删除列A。

del df['A']

删除后，我们的DataFrame只剩下空表头：

因此，我们已经学习了如何使用Pandas库中的方法来删除DataFrame中的索引。我们可以使用.iloc()方法、.drop()方法和.del()方法来删除一个或多个行或列。在以上示例中，我们展示了如何删除数据，但这些方法也可用于更改、修改数据。这些方法提供了一个强大的方式来处理和操作数据。

结论

在本文中，我们介绍了Pandas库的基础知识，并提供了一些Python示例代码来帮助您更好地理解如何使用Pandas库来删除新的索引。Pandas库是一个功能强大的数据处理工具，通过使用其中的方法，您可以轻松地删除或更改DataFrame中的数据。如果您有任何疑问，请随时在评论中留言。