Pandas Drop函数报错(label not contained in axis)

在本文中，我们将介绍Pandas中的Drop函数以及出现“label not contained in axis”错误的原因和解决方法。

Pandas 的Drop函数

在Pandas中，Drop函数可以用于删除DataFrame或Series中的行或列。其语法如下：

DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

其中，参数说明如下：

labels：要删除的行或列的index或名称；
axis：指定删除行或列，0表示删除行，1表示删除列；
index和columns：删除指定index或名称的行或列；
level：级别 – 如果DataFrame有多级索引，则可以指定要删除的级别；
inplace：是否直接在原DataFrame中删除；
errors：如果要删除的行或列不存在，设为raise抛出异常，设为ignore则直接跳过。

比如，要删除DataFrame中第0和第2行，可以写成：

df = df.drop([0,2], axis=0)

需要注意的是，这种方式只适用于行，如果要删除列，则需要与axis=1一起使用。比如：

df = df.drop(columns=['columnName1', 'columnName2'], axis=1)

报错原因

当我们在使用Drop函数时，有时会遇到“label not contained in axis”报错。它的原因是要删除的行或列不存在。

比如，下面这个例子中，我们要删除的行或列名称为unknown，但是DataFrame中并不存在这样的名字。因此，在使用Drop函数时，就会报错。

df = pd.DataFrame({'A': ['Foo', 'Bar', 'Baz'], 'B': [1, 2, 3]})
df.drop(['unknown'], axis=0)

解决方法

为了避免这种错误，我们需要在使用Drop函数之前，先检查一下要删除的行或列是否存在。我们可以使用Pandas的isin()方法来快速检查。

比如，下面这个例子中，我们要删除的行名称为unknown，但是DataFrame中并不存在这样的名字。因此，在使用drop()函数之前，我们需要检查一下这个名称是否存在。

df = pd.DataFrame({'A': ['Foo', 'Bar', 'Baz'], 'B': [1, 2, 3]})
if 'unknown' in df.index:
    df.drop(['unknown'], axis=0, inplace=True)

此外，我们还可以使用Python的try-except语句来捕捉异常。比如：

try:
    df.drop(['unknown'], axis=0, inplace=True)
except KeyError:
    pass

当然，我们还可以使用其他方法来解决。比如，我们可以使用reindex()方法重新索引，然后再使用drop()函数删除。具体实现如下：

df = pd.DataFrame({'A': ['Foo', 'Bar', 'Baz'], 'B': [1, 2, 3]})
df = df.reindex(['A', 'B', 'unknown'])
df.drop(['unknown'], axis=0, inplace=True)

总结

在使用Pandas的Drop函数时，我们需要注意要删除的行或列是否存在，以避免出现“label not contained in axis”错误。我们可以使用isin()方法或者try-except语句等方法来进行判断和捕捉异常。此外，我们可以通过reindex()方法重新索引，然后再使用drop()函数删除。