Python Pandas DataFrame删除行或列：drop函数参数详解

Leo

发布时间：2026-10-13| 3人浏览过

原创

本文详解Python Pandas库中DataFrame的drop函数，用于删除指定的行或列。通过axis参数控制删除方向（0为行，1为列），并解释inplace参数对原数据的影响。提供代码示例展示如何删除指定索引的行或特定列，帮助开发者高效处理数据。

DataFrame.drop函数的基本语法为：DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)。

默认情况下，axis参数值为0，表示删除指定的索引（即行）。若需删除列，必须显式指定axis=1。

inplace参数默认为False，此时删除操作不会修改原始数据，而是返回一个新的DataFrame对象，其中已移除指定内容。

当inplace设置为True时，删除操作将直接作用于原始DataFrame，且该操作不可逆，原始数据将被永久修改。

具体使用示例如下：

>>>df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
>>>df
 A B C D
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11
#Drop columns,下面两种方法等价
>>>df.drop(['B', 'C'], axis=1)
 A D
0 0 3
1 4 7
2 8 11
>>>df.drop(columns=['B', 'C'])
 A D
0 0 3
1 4 7
2 8 11
#Drop rows by index
>>>df.drop([0, 1])
 A B C D
2 8 9 10 11

以上内容总结了Python中利用Pandas DataFrame的drop函数删除行或列的方法，供参考使用。