dataframe drop first row

要从DataFrame中删除第一行数据，你可以使用`df.drop()`方法并设置`index`参数为0。以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 删除第一行数据
df = df.drop(df.index[0])

print(df)

输出将是：

   A  B
1  2  5
2  3  6

在上述示例中，`df.drop(df.index[0])`将删除第一行数据，并将结果赋值给df。注意，索引是从0开始的，所以`df.index[0]`表示第一行的索引。

希望能对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

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import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) df = pd.read_excel('C:\yh\PycharmProjects\study\A5204990500002023050006\study\总表.xlsx',index_col=0,dtype=str) first_card = '6228480269035098277' level_cards = pd.DataFrame({'卡级':[],'账号':[],'账号姓名':[]}) for index,row in df.iterrows(): if row[1] == first_card: level_cards = pd.concat([level_cards,pd.DataFrame({'卡级':['一级卡'],'账号':[row[1]]})],ignore_index=True) level_cards.drop_duplicates(subset='账号',keep='first',inplace=True) for index,row in df.iterrows(): if row[1] == first_card: level_cards = pd.concat([level_cards,pd.DataFrame({'卡级':['二级卡'],'账号':row[3],'账号姓名':row[2]})],ignore_index=True) level_cards.drop_duplicates(subset='账号',keep='first',inplace=True) print(level_cards) for index,row in df.iterrows(): if level_cards in row[1]: level_cards = pd.concat([level_cards, pd.DataFrame({'卡级': ['三级卡'], '账号': row[3], '账号姓名': row[2]})], ignore_index=True) print(level_cards)

这代码主要是用来读取一个 Excel 文件，并对其中的数据进行处理，最终输出一个包含卡级、账号和账号姓名的数据框。其中，“一级卡”是指账号本身，而“二级卡”和“三级卡”是指与账号相关联的其他卡。

具体来说，代码首先通过 pandas 库中的 read_excel() 函数来读取指定路径下的 Excel 文件，然后使用 iterrows() 函数来遍历每一行数据。在第一个 for 循环中，如果某一行的第二列（即“卡号”）等于指定的“一级卡”账号，就将该账号添加到 level_cards 数据框中，并标记为“一级卡”。在第二个 for 循环中，如果某一行的第二列等于“一级卡”账号，就将该账号关联的“二级卡”账号添加到 level_cards 数据框中，并标记为“二级卡”。最后，第三个 for 循环中，如果某一行的第二列包含在 level_cards 数据框中的账号中，就将该行的账号和账号姓名添加到 level_cards 数据框中，并标记为“三级卡”。

最终，代码输出 level_cards 数据框，其中包含所有的卡级、账号和账号姓名信息。

i mean delet the first row in your example ,it have strings "Name", "Age" and "City"

To delete the first row of a DataFrame in pandas, you can use the `drop` function with the `index` parameter set to 0. Here's an example based on your requirement:

import pandas as pd

# Create a sample DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 32],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# Delete the first row (header row)
df = df.drop(df.index[0])

print(df)

Output:

   Name  Age    City
1  Emma   28  London
2  Mike   32   Paris

In this example, the `drop` function is used to remove the row at index 0, which corresponds to the first row of the DataFrame. The resulting DataFrame `df` will not include the first row.