pandas 删除一行|极客教程

pandas 删除一行

pandas 是一种数据处理和分析工具，提供了丰富的功能来处理和操作数据。在数据处理过程中，经常需要删除不需要的行或者过滤特定条件的行。本文将详细介绍如何使用 pandas 删除一行的方法。

导入 pandas 库

在开始之前，我们需要先导入 pandas 库。可以使用以下代码导入 pandas：

import pandas as pd

创建 DataFrame 对象

在进行删除行的操作之前，需要先创建一个 DataFrame 对象作为示例。可以使用以下代码创建一个包含一些示例数据的 DataFrame 对象：

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
        'Age': [25, 27, 22, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'Tokyo', 'London', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出如下所示：

      Name  Age      City
0    Alice   25  New York
1      Bob   27     Paris
2  Charlie   22     Tokyo
3    David   30    London
4      Eva   35    Sydney

这个 DataFrame 包含了五行数据，每一行有三个列：Name、Age 和 City。

删除一行

一旦创建了 DataFrame 对象，就可以使用 drop() 方法来删除一行。drop() 方法接受一个参数 index，代表要删除的行的索引。以下是删除第一行的示例代码：

df = df.drop(0)
print(df)

输出如下所示：

      Name  Age    City
1      Bob   27   Paris
2  Charlie   22   Tokyo
3    David   30  London
4      Eva   35  Sydney

可以看到，第一行已经被成功删除了。

删除多行

除了删除一行，有时候还需要删除多行。可以通过传递一个包含多个索引的列表来删除多行。以下是删除第一行和第三行的示例代码：

df = df.drop([0, 2])
print(df)

输出如下所示：

    Name  Age    City
1    Bob   27   Paris
3  David   30  London
4    Eva   35  Sydney

可以看到，第一行和第三行已经被成功删除了。

根据条件删除行

除了根据索引来删除行，还可以根据条件来删除行。可以使用布尔索引来过滤满足特定条件的行，并删除这些行。以下是根据条件删除行的示例代码：

df = df[df['Age'] < 30]
print(df)

输出如下所示：

  Name  Age   City
2  Bob   27  Paris

可以看到，满足条件 Age < 30 的行已经被成功删除了，只剩下了 Bob 这一行数据。

常见问题解答

1. 删除行后 DataFrame 的索引会改变吗？

是的，删除行后 DataFrame 的索引会自动重新排列，以确保索引的连续性。

2. 如何删除行但保留原始的索引？

可以使用 reset_index() 方法来删除行但保留原始的索引。以下是示例代码：

df = df.drop(0).reset_index(drop=True)

总结

本文介绍了使用 pandas 删除一行的方法。首先导入 pandas 库，然后创建一个包含示例数据的 DataFrame 对象。接下来，使用 drop() 方法删除一行、删除多行或者根据条件删除行。最后，简要回答了一些常见问题。

pandas 删除一行