dataframe去掉某行
时间: 2023-07-06 19:07:27 浏览: 47
可以使用 Pandas 中的 `drop()` 方法来删除 dataframe 中的某行数据。下面是一个例子:
```python
import pandas as pd
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [25, 30, 35, 40],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除 index 为 2 的行
df = df.drop(2)
print(df)
```
输出:
```
name age gender
0 Alice 25 F
1 Bob 30 M
3 David 40 M
```
在上面的代码中,`drop(2)` 方法会删除 index 为 2 的行,因此输出结果中只剩下了 index 为 0、1、3 的行。你可以根据你的需求修改这个例子中的代码。
相关问题
dataframe去掉某几列
要去掉DataFrame中的某几列,可以使用Pandas中的drop函数。drop函数会返回一个新的DataFrame,其中原DataFrame中指定的列已被去掉。下面是一个示例代码:
```
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, 13, 14, 15],
'D': [16, 17, 18, 19, 20]}
df = pd.DataFrame(data)
# 指定要去掉的列
columns_to_drop = ['B', 'C']
# 使用drop函数去掉指定列,并赋值给一个新的DataFrame
new_df = df.drop(columns_to_drop, axis=1)
print(new_df)
```
运行结果会输出只保留'A'和'D'两列的新DataFrame。
dataframe删除某一行
可以使用 `drop` 方法来删除某一行,需要指定 `axis=0` 表示按行删除:
```
df.drop(index=row_index, axis=0, inplace=True)
```
其中,`row_index` 是要删除的行的索引,`inplace=True` 表示直接在原 DataFrame 上进行修改,如果不希望修改原 DataFrame,可以去掉该参数。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)