pandas删除指定行|极客笔记

pandas删除指定行

在数据处理过程中，经常会遇到需要删除DataFrame中的特定行的情况。Pandas提供了多种方法来删除指定行，本文将详细介绍这些方法及其使用场景。

1. 通过索引删除行

可以通过索引来删除DataFrame中的指定行，可以使用drop()方法来实现。使用drop()方法时，需要指定要删除的行的索引，可以通过传入索引列表的方式删除多行。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除索引为0和2的行
df = df.drop([0, 2])

print(df)

运行结果如下：

   A  B
1  2  b
3  4  d

在上面的示例中，我们创建了一个DataFrame，并使用drop()方法删除了索引为0和2的两行。

2. 通过条件删除行

除了通过索引删除行，还可以通过条件来删除行。可以通过传入条件表达式来选择要删除的行，然后使用drop()方法删除这些行。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除'A'列大于2的行
df = df.drop(df[df['A'] > 2].index)

print(df)

运行结果如下：

   A  B
0  1  a
1  2  b

在上面的示例中，我们创建了一个DataFrame，并使用条件df['A'] > 2选择了’A’列大于2的行，并通过drop()方法删除了这些行。

3. 通过标签删除行

除了通过索引和条件删除行，还可以通过行的标签来删除行。可以使用drop()方法的labels参数来指定要删除的行的标签，通过axis参数指定删除行的方向。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': ['a', 'b', 'c', 'd']}
df = pd.DataFrame(data, index=['one', 'two', 'three', 'four'])

# 删除标签为'two'和'four'的行
df = df.drop(['two', 'four'], axis=0)

print(df)

运行结果如下：