pandas 删除特定行
时间: 2023-10-13 08:04:25 浏览: 38
要删除pandas中的特定行,你可以使用`drop()`函数。下面是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Peter', 'Amy', 'Jessica'],
'Age': [25, 30, 35, 40],
'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除特定行
df = df.drop([1, 3]) # 删除索引为1和3的行
print(df)
```
这将删除索引为1和3的行,并输出结果:
```
Name Age City
0 John 25 New York
2 Amy 35 London
```
在`drop()`函数中,你可以通过传递行索引或行标签来指定要删除的行。你还可以使用`axis`参数指定要删除的行还是列(默认为行)。
相关问题
python pandas删除特定行
可以使用pandas的drop函数来删除特定行。具体步骤如下:
1. 找到需要删除的行的索引或条件。
2. 使用drop函数删除这些行。
3. 保存修改后的数据。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 删除第二行
df = df.drop(1)
# 删除满足条件的行,例如删除A列值为2的行
df = df[df['A'] != 2]
# 保存修改后的数据
df.to_csv('new_data.csv', index=False)
```
以上代码中,第一行创建了一个DataFrame,第二行删除了第二行,第四行删除了A列值为2的行,最后一行将修改后的数据保存到了new_data.csv文件中。
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。