pandas.Series.drop

Series.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise') [source]

निर्दिष्ट सूचकांक लेबल के साथ वापसी श्रृंखला हटा दी गई।

सूचकांक लेबल को निर्दिष्ट करने के आधार पर एक श्रृंखला के तत्वों को निकालें। मल्टी-इंडेक्स का उपयोग करते समय, विभिन्न स्तरों पर लेबल को स्तर निर्दिष्ट करके हटाया जा सकता है।

पैरामीटर:	लेबल : एकल लेबल या सूची-जैसा सूचकांक लेबल ड्रॉप करने के लिए। अक्ष : 0, डिफ़ॉल्ट 0 श्रृंखला पर आवेदन के लिए निरर्थक। सूचकांक, कॉलम : कोई नहीं श्रृंखला पर आवेदन के लिए निरर्थक, लेकिन लेबल के बजाय सूचकांक का उपयोग किया जा सकता है। संस्करण में नया 0.21.0। स्तर : int या स्तर का नाम, वैकल्पिक MultiIndex के लिए, वह स्तर जिसके लिए लेबल हटा दिए जाएंगे। निष्क्रिय : बूल, डिफ़ॉल्ट गलत यदि सही है, तो ऑपरेशन इनओल करें और कोई भी वापस न करें। त्रुटियाँ : {'अनदेखा', 'बढ़ाएँ'}, डिफ़ॉल्ट 'उठाना' यदि 'अनदेखा' किया जाता है, तो त्रुटि को दबा दें और केवल मौजूदा लेबल हटा दिए जाएं।
यह दिखाता है:	dropped : pandas.Series
जन्म देती है:	KeyError यदि कोई भी लेबल इंडेक्स में नहीं मिलता है।

यह भी देखें

Series.reindex

श्रृंखला के केवल निर्दिष्ट सूचकांक लेबल पर लौटें।

Series.dropna

शून्य मानों के बिना श्रृंखला लौटें।

Series.drop_duplicates

डुप्लिकेट मानों के साथ वापसी श्रृंखला हटा दी गई।

DataFrame.drop

निर्दिष्ट लेबल को पंक्तियों या स्तंभों से छोड़ें।

उदाहरण

>>> s = pd.Series(data=np.arange(3), index=['A','B','C'])
>>> s
A  0
B  1
C  2
dtype: int64

ड्रॉप लेबल बी एन सी

>>> s.drop(labels=['B','C'])
A  0
dtype: int64

MultiIndex Series में 2nd Level लेबल ड्रॉप करें

>>> midx = pd.MultiIndex(levels=[['lama', 'cow', 'falcon'],
...                              ['speed', 'weight', 'length']],
...                      labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2],
...                              [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]])
>>> s = pd.Series([45, 200, 1.2, 30, 250, 1.5, 320, 1, 0.3],
...               index=midx)
>>> s
lama    speed      45.0
        weight    200.0
        length      1.2
cow     speed      30.0
        weight    250.0
        length      1.5
falcon  speed     320.0
        weight      1.0
        length      0.3
dtype: float64

>>> s.drop(labels='weight', level=1)
lama    speed      45.0
        length      1.2
cow     speed      30.0
        length      1.5
falcon  speed     320.0
        length      0.3
dtype: float64