3.4　数据的删除

Pandas库有3个用来删除数据的函数：drop()、drop_duplicates()、dropna()。其中drop()函数用于删除行或列中的数据，drop_duplicates()函数用于删除重复数据，dropna()函数用于删除空值。本节将会介绍如何删除一行或多行数据、一列或多列数据、指定的列表对象等，使用的数据文件为“2020年第二学期学生考试成绩.xls”。

3.4.1　删除一行或多行数据

在介绍如何用Pandas库删除数据之前，还是创建一个关于4名学生学习成绩的数据集，代码如下：

运行上述代码，创建的数据集如下所示。

drop()函数默认删除行数据，参数是行索引。例如，删除一行数据，代码如下：

代码输出结果如下所示。

还可以删除几行连续和不连续的数据。例如，删除化学和生物的考试成绩，代码如下：

代码输出结果如下所示。

3.4.2　删除一列或多列数据

对于列数据的删除，可以通过设置参数axis=1实现（如果不设置参数axis，则drop()函数的参数默认为axis=0，即对行进行操作）。例如，删除1名学生的考试成绩，代码如下：

代码输出结果如下所示。

也可以通过设置axis='columns'实现删除列数据。例如，删除两名学生的考试成绩，代码如下：

代码输出结果如下所示。

此外，drop()函数的可选参数inplace，默认值为False，即不改变原数组，如果将其值设置为True，则原始数组直接会被修改，代码如下：

代码输出结果如下所示。

3.4.3　删除指定的列表对象

一般来说，我们不需要删除一个列表对象，因为列表对象离开作用域后会自动失效。如果想要明确地删除整个列表，则可以使用del语句，代码如下：

代码输出结果如下所示，可以看出score数据集已经被删除。