pandas drop 删除前三行
时间: 2023-07-01 08:26:04 浏览: 39
可以使用 pandas 中的 `drop` 函数来删除前三行。假设有一个 DataFrame `df`,可以使用以下代码来删除前三行:
```
df = df.drop([0, 1, 2])
```
其中 `[0, 1, 2]` 表示要删除的行的索引,也就是前三行的索引。注意,这会返回一个新的 DataFrame,原始的 DataFrame 不会被修改。如果想要就地修改原始的 DataFrame,可以将 `inplace=True` 传递给 `drop` 函数,如下所示:
```
df.drop([0, 1, 2], inplace=True)
```
这样就会直接在原始的 DataFrame 上进行修改,而不会返回一个新的 DataFrame。
相关问题
pandas drop 删除前三行 用切片
可以使用切片的方式来删除前三行,假设有一个 DataFrame `df`,可以使用以下代码来删除前三行:
```
df = df.iloc[3:]
```
其中 `iloc` 是 pandas 中的一个索引函数,`[3:]` 表示从第四行开始,一直到最后一行,即删除前三行。这也会返回一个新的 DataFrame,原始的 DataFrame 不会被修改。如果想要就地修改原始的 DataFrame,可以将 `inplace=True` 传递给切片操作,如下所示:
```
df.iloc[3:, :] = df.values[:-3, :]
df = df.iloc[3:, :]
```
这样就会直接在原始的 DataFrame 上进行修改,而不会返回一个新的 DataFrame。需要注意的是,这里需要使用 `values` 属性来获取 DataFrame 的值数组,然后再进行切片操作。同时,需要使用两个切片操作来分别修改原始的 DataFrame,避免出现 SettingWithCopyWarning 警告。
pandas 删除前三行
你可以使用 Pandas 中的 `drop` 方法删除前三行,示例如下:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 使用 drop 方法删除前三行
df = df.drop([0, 1, 2])
# 打印删除前三行后的数据
print(df.head())
```
其中,`drop` 方法的参数为要删除的行的索引,可以传入一个列表来删除多行。