pandas 清空行

以下是两种pandas清空行的方法：

1.使用drop()函数删除行

# 删除第1行
df.drop(df.index[0], inplace=True)

# 删除前3行
df.drop(df.index[0:3], inplace=True)

# 删除第1和第3行
df.drop(df.index[[0, 2]], inplace=True)

2.使用append()函数添加没有name的Series，并设置ignore_index为True

s = pd.Series([16, 17, 18, 19], index=df.columns)
df = df.append(s, ignore_index=True)

相关问题

pandas清空数据

pandas清空数据可以使用drop函数或者直接赋值为空值。其中，drop函数可以删除指定行或列的数据，而直接赋值为空值则可以将整个DataFrame清空。具体操作如下：
1. 使用drop函数删除指定行或列的数据：
- 删除行：df.drop(index=[行索引1, 行索引2, ...], inplace=True)
- 删除列：df.drop(columns=[列名1, 列名2, ...], inplace=True)
2. 直接赋值为空值：
- 清空整个DataFrame：df = pd.DataFrame()
- 清空指定列的数据：df['列名'] = np.nan
- 清空指定行的数据：df.loc['行索引'] = np.nan

pandas清空记录

可以使用pandas的drop方法来删除记录，也可以使用pandas的empty方法来清空记录。使用empty方法可以将DataFrame对象的所有记录清空，但是保留列名和数据类型。具体操作如下：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5,6]})
print(df)

# 清空记录
df = df.iloc[0:0]
print(df)

这里的iloc[0:0]表示选取DataFrame对象的前0行，即清空所有记录。注意，这种方法会改变原始DataFrame对象，如果需要保留原始数据，可以将清空后的数据保存到新的DataFrame对象中。