Python Pandas Index.drop()

Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas Index.drop()函数用传递的标签列表删除了新的索引。该函数与Index.delete()相似，只是在这个函数中我们传递的是标签名称而不是位置值。

语法: Index.drop(labels, errors=’raise’)

参数 :
labels：数组式
errors: {‘ignore’, ‘raise’}, 默认’raise’。
如果’ignore’，则抑制错误，现有的标签被丢弃。

返回 : 掉落：索引
引发： KeyError。如果在选定的轴中没有找到所有的标签

例子#1：使用Index.drop()函数从Index中删除传递的标签。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Index
idx = pd.Index(['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun',
                'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'])
  
# Print the Index
idx

输出 :

让我们把 “1月 “和 “12月 “这两个月从指数中删除。

# Passing a list containing the labels
# to be dropped from the Index
idx.drop(['Jan', 'Dec'])

输出 :

正如我们在输出中看到的，该函数返回了一个对象，其中不包含我们传递给Index.drop()函数的标签。

示例#2：使用Index.drop()函数在Index中删除一个包含日期时间数据的标签列表。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the first Index
idx = pd.Index(['2015-10-31', '2015-12-02', '2016-01-03',
                '2016-02-08', '2017-05-05', '2014-02-11'])
  
# Print the Index
idx

输出 :

现在，让我们从索引中删除一些日期。

# Passing the values to be dropped from the Index
idx.drop(['2015-12-02', '2016-02-08'])

输出 :

正如我们在输出中看到的，Index.drop()函数已经从索引中删除了传递的值。