pandas 删掉当前行

在使用Python的pandas库处理数据时，如果你想要删除DataFrame中的当前行，可以使用`drop`方法。具体操作如下：

首先，确保你已经导入了pandas库，如果没有导入，可以使用以下命令导入：

import pandas as pd

假设你有一个DataFrame `df`，你可以通过指定索引（行号）或行标签来删除行。例如，要删除第`n`行，可以这样做：

df = df.drop(df.index[n])

如果使用的是行标签（假设DataFrame有标签为`label`的行），则可以这样删除：

df = df.drop(labels='label', axis=0)

其中`axis=0`指定操作的是行，如果你误写为`axis=1`，则会删除指定标签的列。

请注意，`drop`方法默认不会在原地修改DataFrame，而是返回一个新的DataFrame。如果你想要直接在原DataFrame上进行修改，需要设置`inplace=True`参数：

df.drop(labels='label', axis=0, inplace=True)

但是不建议在数据处理过程中频繁使用`inplace=True`，因为这样会增加代码的复杂性并可能降低性能。

相关问题

pandas如何删除默认索引

### 回答1：
你可以使用 `reset_index()` 方法将默认索引转换为默认列，并使用 `drop()` 方法来删除该列。例如，以下代码可以实现删除默认索引：

import pandas as pd

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

# 删除默认索引
df.reset_index().drop(columns='index', inplace=True)

# 输出结果
print(df)

输出结果如下所示：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

### 回答2：
在使用pandas进行数据处理时，我们经常使用默认的整数索引来访问和操作数据。但有时候，由于数据的特殊性或者需要进行其他操作，我们可能需要删除默认索引。

要删除默认索引，我们可以使用pandas中的`set_index()`方法。这个方法可以将数据帧的一列或者多列设置为新的索引，并返回一个具有新索引的新数据帧。在`set_index()`方法中，我们需要指定要设置为索引的列。

举个例子来说，假设我们有一个数据帧df，其中包含两列数据"Name"和"Age"。默认情况下，数据帧将带有整数索引1, 2, 3, ...。但我们想将"Name"列设置为新索引。我们可以使用以下代码实现：

df.set_index('Name', inplace=True)

在上述代码中，我们将"Name"列设置为新索引，并使用`inplace=True`参数将更改应用到原始数据帧。此时，数据帧df将不再具有默认整数索引，而是以"Name"列的值作为索引。

除了`set_index()`方法，我们还可以使用`reset_index()`方法来删除索引并还原默认的整数索引。这个方法会将当前的索引列还原为数据帧的普通列，并在数据帧的左侧添加一个默认整数索引列。使用方法和`set_index()`类似，我们需要指定要还原为普通列的索引列。例如：

df.reset_index(inplace=True)

上述代码将还原索引，并将当前的索引列还原为普通列。数据帧df将重新获得默认的整数索引。

总结起来，要删除默认索引，可以使用`set_index()`方法将某列设置为新索引，或者使用`reset_index()`方法还原为默认整数索引。

### 回答3：
在Pandas中，删除默认索引是很常见的操作。默认索引是自动生成的，是从0开始的整数索引。如果我们想删除默认索引，可以使用`reset_index`方法来实现。

`reset_index`方法可以将当前的索引重置为默认的整数索引，并将原先的索引作为一列添加到数据框中。例如，假设我们有一个数据框df，它有一个默认的索引列和其他的一些列。我们可以使用`reset_index`方法来删除默认索引，步骤如下：

df = df.reset_index(drop=True)

在上述代码中，`reset_index`方法的`drop`参数默认为False，会将原先的索引作为一列添加到数据框中，我们将其设为True，表示不要保留原索引列。

当我们执行上述代码后，数据框df将不再有默认索引，而是有一个新的默认整数索引。这样可以方便我们进行之后的操作，如筛选、统计等。

需要注意的是，`reset_index`方法是在原数据框上进行操作的，并返回操作后的数据框，所以我们需要将其赋值给一个变量，或者直接覆盖原有的数据框。

以上就是使用`reset_index`方法删除默认索引的方法。希望对你有所帮助！

一个名为1yue2.csv文件过长，使用pandas每100W行分割成若干个文件的代码，当遇到有问题的行时删除这个行

当你有一个大CSV文件如1yue2.csv，想要将其按每100万行分割，并且在处理过程中发现有问题的行需要删除时，可以使用Pandas库结合`read_csv`、`to_csv`以及一些条件判断来完成这个任务。这里是一个简单的示例：

import pandas as pd

# 设置初始列名
header = pd.read_csv('1yue2.csv', nrows=1, header=0).columns.tolist()

# 分隔并删除有问题的行
chunksize = 1000000
i = 0
for chunk in pd.read_csv('1yue2.csv', chunksize=chunksize):
    i += 1
    # 检查问题行，这里假设有问题的是某一行值为NaN
    problematic_rows = chunk.loc[chunk.isna().any(axis=1)]
    
    # 删除有问题的行
    chunk = chunk.dropna() if not problematic_rows.empty else chunk
    
    # 保存处理后的数据到新的csv文件，文件名为原始文件加上当前的序列号
    chunk.to_csv(f'1yue2_part_{i}.csv', index=False, header=header)

在这个例子中，我们首先读取CSV的第一行作为头信息，然后循环读取每100万行数据。如果找到有问题的行（这里简单地通过检查是否有NaN值），我们就先删除它们；如果没有问题，则直接保存。每个处理过的部分会被保存到单独的新文件中。