dataframe删除从第i行开始的数据
时间: 2023-09-05 17:15:15 浏览: 33
可以使用 Pandas 中的 `drop()` 方法来删除 DataFrame 中的行。以下是删除从第 i 行开始的所有行的示例代码:
```python
df.drop(df.index[i:], inplace=True)
```
其中,`df` 是你的 DataFrame 对象,`i` 是你要删除的起始行的索引。`drop()` 方法的 `index` 参数可以设置要删除的行的索引,`inplace` 参数设置为 `True` 可以直接修改原始 DataFrame。
需要注意的是,这个操作会永久修改你的 DataFrame,请谨慎操作。如果你只是想暂时删除这些行并保留原始 DataFrame,可以将 `inplace` 参数设置为 `False` 或者不设置。
相关问题
如何把新的index放在dataframe里,从dataframe的第三个index开始放置
你可以使用`reset_index()`方法将原来的index转化为一列新的数据,然后再将新的index插入到DataFrame中。以下是一个示例代码:
```python
# 将原来的index转化为一列新的数据
df.reset_index(inplace=True)
# 生成新的index
new_index = []
start = 0
for i in range(len(df)):
end = start + 1
new_index.append(f"{start}-{end}")
start += 1
# 将新的index插入到DataFrame中
df.insert(2, 'new_index', new_index)
# 删除原来的index列
df.drop('index', axis=1, inplace=True)
```
这个代码会在DataFrame中插入一列名为`new_index`的新index,并且从第三个位置开始放置。你可以根据需要修改插入的位置和新index的生成方式。
for i in range(0, len(dataFrame), 6): # 获取当前六行数据 subset = dataFrame.iloc[i:i+6] # 删除4、5、6行 subset = subset.drop(subset.index[2:]) # 将数据复制到新DataFrame中 new_dataFrame = pandas.concat([new_dataFrame, subset])
这段代码在每六行数据的基础上,删除了第4、5、6行,并将结果复制到一个新的DataFrame对象`new_dataFrame`中。
具体代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个空的DataFrame对象
new_dataFrame = pd.DataFrame()
for i in range(0, len(dataFrame), 6):
# 获取当前六行数据
subset = dataFrame.iloc[i:i+6]
# 删除4、5、6行
subset = subset.drop(subset.index[2:])
# 将数据复制到新DataFrame中
new_dataFrame = pd.concat([new_dataFrame, subset])
# 打印新的DataFrame
print(new_dataFrame)
```
在每次循环中,首先使用`dataFrame.iloc[i:i+6]`获取当前的六行数据,然后使用`subset.drop(subset.index[2:])`删除第4、5、6行。删除后的结果将被赋值给名为`subset`的新DataFrame对象。
接下来,使用`pd.concat([new_dataFrame, subset])`将删除后的`subset`与`new_dataFrame`进行合并,并将结果赋值给`new_dataFrame`。
最后,在循环结束后,打印新的DataFrame对象`new_dataFrame`,即包含删除了第4、5、6行的数据的DataFrame。
请注意,这段代码假设你已经导入了`pandas`库,并且已经定义了名为`dataFrame`的原始DataFrame对象。