删除 pandas 数据框中的所有数据答案

【问题标题】：Drop all data in a pandas dataframe删除 pandas 数据框中的所有数据
【发布时间】：2017-01-03 13:56:07
【问题描述】：

我想删除 pandas 数据框中的所有数据，但我得到了TypeError: drop() takes at least 2 arguments (3 given)。我基本上想要一个只有我的列标题的空白数据框。

import pandas as pd

web_stats = {'Day': [1, 2, 3, 4, 2, 6],
             'Visitors': [43, 43, 34, 23, 43, 23],
             'Bounce_Rate': [3, 2, 4, 3, 5, 5]}
df = pd.DataFrame(web_stats)

df.drop(axis=0, inplace=True)
print df

【问题讨论】：

我确实喜欢@ayhan 的解决方案，但我认为df = pd.DataFrame(columns=df.columns) 会更快更高效...
同意@MaxU——它实际上快了大约 100 倍（测试数据帧有 1M 行和 10 列）
df.iloc[0:0] 实际上比 df 构造要快。我猜您是在将其与 drop 而不是 iloc 进行比较？
@ayhan，你说得对，我说的是df.drop(...)
之后使用gc.collect()不是一个好主意吗？

标签： python python-2.7 pandas

【解决方案1】：

您需要传递要删除的标签。

df.drop(df.index, inplace=True)

默认情况下，它在axis=0上运行。

你可以用

实现同样的效果

df.iloc[0:0]

效率更高。

【讨论】：

【解决方案2】：

我最喜欢的：

df = df.iloc[0:0]

但请注意 df.index.max() 将是 nan。添加我使用的项目：

df.loc[0 if math.isnan(df.index.max()) else df.index.max() + 1] = data

【讨论】：

【解决方案3】：

我最喜欢的方式是：

df = df[0:0]

【讨论】：

简短甜美，好记！

【解决方案4】：

用类似的东西覆盖数据框

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(None)

或者如果你想保留列

df = pd.DataFrame(columns=df.columns)

【讨论】：

【解决方案5】：

如果您的目标是删除数据框，那么您需要传递所有列。对我来说：最好的方法是将列表理解传递给列 kwarg。然后，无论 df 中的不同列如何，这都将起作用。

import pandas as pd

web_stats = {'Day': [1, 2, 3, 4, 2, 6],
             'Visitors': [43, 43, 34, 23, 43, 23],
             'Bounce_Rate': [3, 2, 4, 3, 5, 5]}
df = pd.DataFrame(web_stats)

df.drop(columns=[i for i in check_df.columns])

【讨论】：

【解决方案6】：

这段代码生成干净的数据框：

df = pd.DataFrame({'a':[1,2], 'b':[3,4]})
#clean
df = pd.DataFrame()

【讨论】：

OP 写道：我基本上想要一个只有我的列标题的空白数据框。