删除pandas.core.frame.DataFrame中已知行索引值的整行数据
时间: 2023-06-15 20:07:47 浏览: 72
你可以使用 `drop` 方法来删除已知行索引值的整行数据,例如:
``` 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]}, index=['row1', 'row2', 'row3'])
# 删除行索引值为 'row2' 的整行数据
df = df.drop('row2')
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C
row1 1 4 7
row3 3 6 9
```
在这个例子中,我们使用 `drop` 方法删除了行索引值为 'row2' 的整行数据,并将修改后的 DataFrame 重新赋值给了变量 `df`。
相关问题
删除pandas.core.frame.DataFrame中某一行数据
你可以使用 `drop()` 方法来删除 `pandas.core.frame.DataFrame` 中的某一行数据。以下是一个简单的示例,假设你有一个名为 `df` 的 DataFrame,其中包含了 4 行数据:
```python
import pandas as pd
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]})
# 显示 DataFrame
print(df)
```
输出:
```
A B C
0 1 5 9
1 2 6 10
2 3 7 11
3 4 8 12
```
如果你想删除第二行数据,可以使用以下代码:
```python
# 删除第二行数据
df = df.drop(1)
# 显示 DataFrame
print(df)
```
输出:
```
A B C
0 1 5 9
2 3 7 11
3 4 8 12
```
在这个例子中,`drop()` 方法的参数是要删除的行的索引,即 `1`。请注意,这个方法不会修改原始 DataFrame,而是返回一个新的 DataFrame。如果你想在原始 DataFrame 上修改,可以将 `inplace` 参数设置为 `True`,如下所示:
```python
# 在原始 DataFrame 上删除第二行数据
df.drop(1, inplace=True)
# 显示 DataFrame
print(df)
```
输出:
```
A B C
0 1 5 9
2 3 7 11
3 4 8 12
```
pandas.core.frame.DataFrame 如何获取索引
pandas.core.frame.DataFrame 的索引可以通过以下两种方式获取:
1. `.index` 属性:返回一个 Index 对象,包含 DataFrame 的行索引。
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
print(df.index)
# 输出: Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')
```
2. `.iloc` 或 `.loc` 属性:用于选择 DataFrame 中的行,返回的是包含所选行索引的 Series 对象。
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
print(df.iloc[1].index)
# 输出: Index(['A', 'B'], dtype='object')
```