pandas删除数据行
时间: 2023-11-06 09:01:38 浏览: 51
要删除 Pandas 数据帧中的行,可以使用 `drop()` 方法。以下是删除数据行的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Tom', 'Emily'],
'Age': [28, 24, 32, 27],
'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Berlin']}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 drop() 方法删除指定索引的行
df = df.drop([1, 3])
print(df)
```
输出结果为:
```
Name Age City
0 John 28 New York
2 Tom 32 Paris
```
在上述代码中,我们使用 `drop()` 方法删除了索引为 1 和 3 的行。
相关问题
pandas删除数据
在 Pandas 中,可以使用 `drop()` 方法来删除数据。`drop()` 方法可以删除指定的行或列。
删除行的示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 删除指定的行
df.drop([0, 2], inplace=True)
print(df)
```
输出结果:
```
A B C
1 2 5 8
```
在上面的示例中,`drop([0, 2], inplace=True)` 表示删除索引为 0 和 2 的两行数据,并将结果直接应用到原始数据帧上。
删除列的示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 删除指定的列
df.drop(['B'], axis=1, inplace=True)
print(df)
```
输出结果:
```
A C
0 1 7
1 2 8
2 3 9
```
在上面的示例中,`drop(['B'], axis=1, inplace=True)` 表示删除名为 'B' 的列,并将结果直接应用到原始数据帧上。
需要注意的是,`drop()` 方法返回一个新的数据帧,而不会修改原始数据帧,除非设置了 `inplace=True` 参数。
pandas删除指定数据的行
可以使用 `drop` 方法来删除指定数据的行。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含示例数据的 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
'age': [25, 30, 35, 40, 45],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除名字为 "Charlie" 的行
df = df.drop(df[df['name'] == 'Charlie'].index)
print(df)
```
输出结果为:
```
name age gender
0 Alice 25 F
1 Bob 30 M
3 David 40 M
4 Eva 45 F
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个包含示例数据的 DataFrame。然后,我们使用 `drop` 方法来删除名字为 "Charlie" 的行。具体来说,我们通过 `df['name'] == 'Charlie'` 来创建一个布尔索引,然后将其传递给 `df.drop` 方法。这个方法会返回一个新的 DataFrame,其中名字为 "Charlie" 的行已经被删除了。最后,我们使用 `print` 函数来输出结果。