Python Pandas Series.drop()

Pandas系列是一个带有轴标签的一维ndarray。标签不需要是唯一的，但必须是一个可散列的类型。该对象支持基于整数和标签的索引，并提供了大量的方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.drop()函数返回移除指定索引标签的系列。它根据指定的索引标签来移除系列的元素。

语法: Series.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors=’raise’)

参数:
labels :要删除的索引标签。
axis：系列上的应用是冗余的。
index, columns :在系列上的应用是多余的，但可以用索引来代替标签。
level : 对于MultiIndex，将被删除的标签的级别。
inplace : 如果为真，则进行原地操作并返回无。
errors: 如果’忽略’，则抑制错误，只有现有的标签被丢弃。

返回 : dropped : pandas.Series

示例#1：使用Series.drop()函数，在给定的系列对象中删除与传递的索引标签对应的值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([80, 25, 3, 25, 24, 6])
  
# Create the Index
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 :

现在我们将使用Series.drop()函数，在给定的系列对象中删除与传递的索引标签相对应的值。

# drop the passed labels
result = sr.drop(labels = ['Sprite', 'Dew']) 
  
# Print the result
print(result)

输出 :

正如我们在输出中看到的，Series.drop()函数已经成功地丢弃了与传递的索引标签相对应的条目。

示例#2 :使用Series.drop()函数，在给定的系列对象中删除与传递的索引标签对应的值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([11, 11, 8, 18, 65, 18, 32, 10, 5, 32, 32])
  
# Create the Index
index_ = pd.date_range('2010-10-09', periods = 11, freq ='M')
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 :

现在我们将使用Series.drop()函数，在给定的系列对象中删除与传递的索引标签相对应的值。

# drop the passed labels
result = sr.drop(labels = [pd.Timestamp('2010-12-31'),
                           pd.Timestamp('2011-04-30'), pd.Timestamp('2011-08-31')])
  
# Print the result
print(result)

输出 :

正如我们在输出中看到的，Series.drop()函数已经成功地丢弃了与传递的索引标签相对应的条目。