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数据删除
使用drop()方法
df.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None,inplace=False)
labels：表示行标签或列标签
axis：axis=0表示按行删除，axis=1表示按列删除
index :删除行，默认值为None
columns:删除列，默认值为None
inplace:对原数组作出修改并返回一个新数组。默认值为False,如果值为True,
那么原数组直接就将被替换
删除列数据
data=[[75,56,80],[56,45,50],[60,67,67]]
index=['张三','李四','王五']
columns=['数学','语文','英语']
df=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)
print(df)
print('--------------')
df1=df.drop(['数学'],axis=1,inplace=False)
print(df1)
print('--------------')
df2=df.drop(columns='数学', inplace=False)
print(df2)
print('--------------')
df.drop(labels='数学', axis=1,inplace=True)
print(df)
结果：
删除行数据
data=[[75,56,80],[56,45,50],[60,67,67]]
index=['张三','李四','王五']
columns=['数学','语文','英语']
df=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)
print(df)
print('--------------')
df1=df.drop(['张三'],axis=0,inplace=False)
print(df1)
print('--------------')
df2=df.drop(index='张三', inplace=False)
print(df2)
print('--------------')
df.drop(labels='张三', axis=0,inplace=True)
print(df)
结果：
删除指定条件数据
data=[[75,56,80],[56,45,50],[50,67,67]]
index=['张三','李四','王五']
columns=['数学','语文','英语']
df=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns)
print(df)
print('--------------')
df.drop(df[df['数学']<60].index[:], inplace=True)
print('删除数学成绩小于60的数据\n',df)
结果：
数据排序
使用sort_values()方法
df.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,
kind='quicksort ,na_position='last ,ignore_index=False)
by：要排序的名称列表
axis：轴，0表示行，1表示列，默认行排序
ascending：升序或降序排序，布尔值，指定多个排序可以使用布尔值列表，降序
inplace：布尔值，默认值为False，如果值为True，则就地排序
kind：指定排序算法，值为quicksort(快速排序)、mergesort(混合排序)或heapsort(堆排)
,默认值为quicksort
na_position：空值(NaN)的位置，值为first空值在数据开头，last空值在最后，默认值为last
ignore_index：布尔值，是否忽略索引，值为True标记索引（从0开始按顺序的整数值)，
值为False则忽略索引
举例：
df=pd.read_excel(r'house.xlsx')
print(df.head())
print('-----------------------------------')
df=df.sort_values(by='建筑面积')
print('排序后的数据\n',df.head())
结果：
