開(kāi)始之前，pandas中DataFrame刪除對(duì)象可能存在幾種情況
1、刪除具體列
2、刪除具體行
3、刪除包含某些數(shù)值的行或者列
4、刪除包含某些字符、文字的行或者列
本文就針對(duì)這四種情況探討一下如何操作。

創(chuàng)新互聯(lián)公司主要企業(yè)基礎(chǔ)官網(wǎng)建設(shè)，電商平臺(tái)建設(shè)，移動(dòng)手機(jī)平臺(tái)，微信小程序等一系列專為中小企業(yè)按需規(guī)劃網(wǎng)站產(chǎn)品體系；應(yīng)對(duì)中小企業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)的各種問(wèn)題，為中小企業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)的運(yùn)營(yíng)中保駕護(hù)航。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

模擬了一份股票交割的記錄。

In [1]: import pandas as pd

In [2]: data = {
   ...:     '證券名稱' : ['格力電器','視覺(jué)中國(guó)','成都銀行','中國(guó)聯(lián)通','格力電器','視覺(jué)中國(guó)','成都銀行','中國(guó)聯(lián)通'],
   ...:     '摘要': ['證券買入','證券買入','證券買入','證券買入','證券賣出','證券賣出','證券賣出','證券賣出'],
   ...:     '成交數(shù)量' : [500,1000,1500,2000,500,500,1000,1500],
   ...:     '成交金額' : [-5000,-,-,-,5500,5500,,]
   ...: }
   ...: 

In [3]: df = pd.DataFrame(data, index = ['2018-2-1','2018-2-1','2018-2-1','2018-2-1','2018-2-2','2018-2-2','2018-2-2','2018-2-3'])

In [4]: df
Out[4]: 
          成交數(shù)量   成交金額    摘要  證券名稱
2018-2-1   500  -5000  證券買入  格力電器
2018-2-1  1000 -  證券買入  視覺(jué)中國(guó)
2018-2-1  1500 -  證券買入  成都銀行
2018-2-1  2000 -  證券買入  中國(guó)聯(lián)通
2018-2-2   500   5500  證券賣出  格力電器
2018-2-2   500   5500  證券賣出  視覺(jué)中國(guó)
2018-2-2  1000    證券賣出  成都銀行
2018-2-3  1500    證券賣出  中國(guó)聯(lián)通

刪除具體列

In [5]: df.drop('成交數(shù)量',axis=1)
Out[5]: 
           成交金額    摘要  證券名稱
2018-2-1  -5000  證券買入  格力電器
2018-2-1 -  證券買入  視覺(jué)中國(guó)
2018-2-1 -  證券買入  成都銀行
2018-2-1 -  證券買入  中國(guó)聯(lián)通
2018-2-2   5500  證券賣出  格力電器
2018-2-2   5500  證券賣出  視覺(jué)中國(guó)
2018-2-2    證券賣出  成都銀行
2018-2-3    證券賣出  中國(guó)聯(lián)通

刪除具體行

In [6]: df.drop('2018-2-3')
Out[6]: 
          成交數(shù)量   成交金額    摘要  證券名稱
2018-2-1   500  -5000  證券買入  格力電器
2018-2-1  1000 -  證券買入  視覺(jué)中國(guó)
2018-2-1  1500 -  證券買入  成都銀行
2018-2-1  2000 -  證券買入  中國(guó)聯(lián)通
2018-2-2   500   5500  證券賣出  格力電器
2018-2-2   500   5500  證券賣出  視覺(jué)中國(guó)
2018-2-2  1000    證券賣出  成都銀行

也可以根據(jù)行號(hào)刪除記錄，比如刪除第三行

In [22]: df.drop(df.index[7])
Out[22]: 
          成交數(shù)量   成交金額    摘要  證券名稱
2018-2-1   500  -5000  證券買入  格力電器
2018-2-1  1000 -  證券買入  視覺(jué)中國(guó)
2018-2-1  1500 -  證券買入  成都銀行
2018-2-1  2000 -  證券買入  中國(guó)聯(lián)通
2018-2-2   500   5500  證券賣出  格力電器
2018-2-2   500   5500  證券賣出  視覺(jué)中國(guó)
2018-2-2  1000    證券賣出  成都銀行

注意，這個(gè)辦法其實(shí)不是按照行號(hào)刪除，而是按照索引刪除。如果index為3，則會(huì)將前4條記錄都刪除。這個(gè)方法支持一個(gè)范圍，以及用負(fù)數(shù)表示從末尾刪除。

刪除特定數(shù)值的行（刪除成交金額小于)

In [7]: df[ df['成交金額'] > ]
Out[7]: 
          成交數(shù)量   成交金額    摘要  證券名稱
2018-2-2  1000    證券賣出  成都銀行
2018-2-3  1500    證券賣出  中國(guó)聯(lián)通

本例其實(shí)是篩選，如果需要保留，可以將篩選后的對(duì)象賦值給自己即可。

刪除某列包含特殊字符的行

'''
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'''
In [11]: df[ ~ df['證券名稱'].str.contains('聯(lián)通') ]
Out[11]: 
          成交數(shù)量   成交金額    摘要  證券名稱
2018-2-1   500  -5000  證券買入  格力電器
2018-2-1  1000 -  證券買入  視覺(jué)中國(guó)
2018-2-1  1500 -  證券買入  成都銀行
2018-2-2   500   5500  證券賣出  格力電器
2018-2-2   500   5500  證券賣出  視覺(jué)中國(guó)
2018-2-2  1000    證券賣出  成都銀行

如果想取包含某些字符的記錄，可以去掉~

In [12]: df[ df['證券名稱'].str.contains('聯(lián)通') ]
Out[12]: 
          成交數(shù)量   成交金額    摘要  證券名稱
2018-2-1  2000 -  證券買入  中國(guó)聯(lián)通
2018-2-3  1500    證券賣出  中國(guó)聯(lián)通