Pandas 删除数据框中一定范围的行

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas从数据框中删除一定范围的行。

Pandas是一个非常流行的Python库，用于数据分析。它是一个强大的工具，可以帮助我们轻松地分析大型数据集。其中一个重要的功能是对数据集进行删除和过滤。

下面是一个示例数据集：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

这个数据集有两个列，A和B，共有5行。我们可以看一下整个数据集：

print(df)

   A   B
0  1   6
1  2   7
2  3   8
3  4   9
4  5  10

现在，我们想要删除第2到第4行。我们可以使用Pandas的drop方法来实现这个功能。

df = df.drop(df.index[1:4])
print(df)

   A   B
0  1   6
4  5  10

在这个例子中，我们使用drop方法将第2到第4行删除。我们首先选择要删除的行的索引（也就是第2、3和4行），然后传递给drop方法。

需要注意的是，索引是从零开始的。因此，第二行的索引是1，第四行的索引是3。

尽管我们删除了第2到第4行，但是我们的数据集还是保留了原始行的顺序（1和5）。如果您需要重新安排索引，可以使用reset_index方法：

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

   A   B
0  1   6
1  5  10

现在，我们的数据集中只有两行：第一行和最后一行。我们还通过将drop方法和reset_index方法结合使用来重新排列索引。

如果仅仅想删除第3行，可以使用以下代码：

df = df.drop(df.index[2])
print(df)

   A   B
0  1   6
4  5  10

这里，我们仅仅删除了第3行，原来的数据集中还有第2行和第4行。

需要注意的是，Pandas的drop方法不会改变原始数据集。如果您需要在原始数据集上更改，可以设置inplace参数：

df.drop(df.index[1:4], inplace=True)
print(df)

   A   B
0  1   6
4  5  10

阅读更多：Pandas 教程

总结

在本文中，我们讨论了如何使用Pandas从数据框中删除一定范围的行。我们使用了drop方法来实现这个功能，并使用了reset_index方法来重新排列索引。希望这篇文章能够帮助您更好地使用Pandas进行数据分析。