pandas删除指定行
时间: 2023-10-26 12:02:19 浏览: 146
要删除 Pandas 数据帧中的指定行,您可以使用 `drop` 方法。下面是一个示例代码,演示如何删除指定索引的行:
```python
import pandas as pd
# 创建数据帧
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'], 'age': [25, 32, 18, 47, 22]}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除索引为 2 的行
df = df.drop(2)
print(df)
```
输出结果为:
```
name age
0 Alice 25
1 Bob 32
3 David 47
4 Eva 22
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个数据帧 `df`,然后使用 `drop` 方法删除了索引为 2 的行,最后打印出了修改后的数据帧。请注意,`drop` 方法不会更改原始数据帧,而是返回一个新的数据帧。如果您想要更改原始数据帧,请将 `inplace=True` 参数传递给 `drop` 方法。例如:
```python
# 在原始数据帧中删除索引为 2 的行
df.drop(2, inplace=True)
print(df)
```
输出结果为:
```
name age
0 Alice 25
1 Bob 32
3 David 47
4 Eva 22
```
相关问题
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。
python pandas 删除指定行
可以使用pandas的drop()方法来删除指定行。
例如,如果要删除第3行,可以使用以下代码:
df.drop(2, inplace=True)
其中,df是一个pandas数据框,2是要删除的行的索引,inplace=True表示在原始数据框上进行修改。
如果要删除多行,可以将要删除的行的索引放入一个列表中,然后传递给drop()方法。
例如,如果要删除第3行和第5行,可以使用以下代码:
df.drop([2, 4], inplace=True)
注意,删除行时,需要使用inplace=True参数来确保修改是在原始数据框上进行的。如果不使用该参数,将返回一个新的数据框,而不是修改原始数据框。
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