pandas如何删除指定行
时间: 2023-11-24 18:05:31 浏览: 112
你可以使用 pandas 中的 drop 方法来删除指定行。具体操作如下:
```python
import pandas as pd
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 删除指定行
df = df.drop([0]) # 删除第一行
df = df.drop([1, 2]) # 删除第二行和第三行
```
其中,drop 方法的参数可以是一个整数、一个整数列表或者一个布尔数组。如果参数是一个整数,表示要删除的是指定的行;如果参数是一个整数列表,则表示要删除多行;如果参数是一个布尔数组,则表示要删除相应索引为 True 的行。
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pandas 删除指定行
你可以使用 pandas 中的 `drop` 方法来删除指定行,例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 删除第二行
df = df.drop(1)
# 打印结果
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C
0 1 4 7
2 3 6 9
```
在 `drop` 方法中,我们指定了要删除的行的索引值 `1`,默认情况下 `axis=0` 表示删除行,所以可以省略不写。注意,`drop` 方法返回的是一个新的 DataFrame,原始的 DataFrame 不会被修改。如果你想在原始的 DataFrame 上直接修改,可以设置 `inplace=True` 参数。
pandas删除指定行
可以使用 `drop` 方法删除指定行。
例如,删除索引为 0、1、2 的行,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 删除指定行
df = df.drop([0, 1, 2])
# 打印结果
print(df)
```
输出结果为:
```
Empty DataFrame
Columns: [A, B, C]
Index: []
```
如果你想要删除某个条件下的行,可以先使用布尔索引选出符合条件的行,再使用 `drop` 方法删除。例如,删除列 A 中值为 1 的行,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 删除满足条件的行
df = df[~(df['A'] == 1)]
# 打印结果
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C
1 2 5 8
2 3 6 9
```
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