pandas删除csv文件特定行

您可以使用 pandas 库中的 drop 函数删除 csv 文件中的特定行。具体步骤如下：

1. 使用 pandas 的 read_csv 函数读取 csv 文件，将其存储到一个 DataFrame 对象中。

2. 使用 drop 函数删除特定行，需要指定要删除的行的索引。

3. 将修改后的 DataFrame 对象写入 csv 文件，覆盖原始文件。

下面是一段示例代码：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除特定行
df = df.drop([1, 3])

# 将修改后的 DataFrame 对象写入 csv 文件
df.to_csv('data.csv', index=False)

在上面的示例代码中，我们删除了 csv 文件中的第 2 行和第 4 行。同时，我们使用了 to_csv 函数将修改后的 DataFrame 对象写回到原始文件中，并且关闭了索引列的输出。

相关问题

pandas删除多个csv文件特定行

在 Pandas 中，你可以使用 `concat()` 函数将所有 CSV 文件合并成一个 DataFrame，然后使用 `drop()` 函数删除特定的行。以下是示例代码：

import pandas as pd
import glob

# 获取所有 csv 文件的路径
file_list = glob.glob('*.csv')

# 将所有 csv 文件合并为一个 DataFrame
df = pd.concat([pd.read_csv(f) for f in file_list])

# 删除特定行
df = df[~df['column_name'].isin(['value_1', 'value_2'])]

# 将结果保存为新的 csv 文件
df.to_csv('new_file.csv', index=False)

在这个例子中，我们假设所有 CSV 文件在同一个目录下，并且我们希望删除一个名为 `column_name` 的列中的值为 `value_1` 和 `value_2` 的行。最后，我们将结果保存为一个新的 CSV 文件。

python语言利用pandas删除csv文件第一列并且删除重复行

可以使用pandas库中的`read_csv()`函数读取csv文件，再使用`drop()`函数删除第一列，最后使用`drop_duplicates()`函数删除重复行，示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('file.csv')

# 删除第一列
df = df.drop(df.columns[0], axis=1)

# 删除重复行
df = df.drop_duplicates()

# 保存修改后的数据到csv文件
df.to_csv('new_file.csv', index=False)

其中`drop()`函数的参数`axis=1`表示删除列，`drop_duplicates()`函数默认是删除所有列完全相同的行，如果需要特定列相同才删除可以使用`subset`参数指定列名。最后通过`to_csv()`函数将修改后的数据保存到新的csv文件中，参数`index=False`表示不保存行索引。