关于Pandas中删除数据的各种情形(总结)
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简介：
本文全面总结了在Python数据分析库Pandas中删除数据的不同方法和应用场景，包括删除行、列以及基于条件删除等操作。适合需要掌握Pandas数据处理技巧的数据分析师和技术人员阅读。
在Pandas库中删除数据是一项常见的操作，在数据清洗和预处理阶段尤为常见。本段落总结了四种常用的删除方法：删除列、删除行、根据特定数值条件删除行或列，以及基于字符或文字模式来筛选并移除相关条目。
1. **删除具体列**
使用`drop()`函数可以实现从DataFrame中移除指定的列。当参数`axis=1`时，表示按列进行操作。例如：
```python
df.drop(成交数量, axis=1)
```
这段代码将去除名为“成交数量”的一整列表。
2. **删除具体行**
使用相同的函数`drop()`，但这次设置`axis=0`来指示要沿着行方向执行删除动作。示例如下：
```python
df.drop(2018-2-3)
```
或者，
```python
df.drop(df.index[7])
```
以上两个例子分别按照索引值和基于位置的编号移除了特定的一整条记录，需要注意的是，默认情况下`drop()`不会直接在原DataFrame上做出修改。如果希望直接更改原始数据，则需要添加参数`inplace=True`。
3. **删除包含特定数值条件的行**
可以通过布尔筛选来实现根据数值范围或值的具体要求移除相关行。例如，要移除所有成交金额小于10,000元的记录：
```python
df[df[成交金额] > 10000]
```
上述代码创建了一个基于条件表达式的布尔序列以选择符合条件的所有行，并且只显示了满足条件的数据子集。
4. **删除包含特定字符或文字模式的行和列**
若要根据字符串匹配来移除相关的条目，可以使用`str.contains()`方法生成一个布尔系列，然后利用这个系列作为索引来执行筛选操作。例如，若需去除摘要字段中出现“证券买入”字样的所有记录：
```python
mask = df[摘要].str.contains(证券买入)
df[~mask]
```
其中的`~`符号表示逻辑非运算符，用于选择不符合特定模式的条目。
以上介绍了使用Pandas进行数据删除的基本方法。在实际操作中可能还需要结合其他的复杂条件或递归策略来进一步优化和清理数据集。同时，在执行任何删除动作前，请务必确保对原始资料进行了适当的备份，并且谨慎处理以避免意外的数据丢失问题；对于大规模的数据库，提高算法效率也是一个重要的考量因素。
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