如何使用Python仅删除CSV中的一行？

在本教程中，我们将学习如何使用Python仅删除CSV中的一行。我们将使用Pandas库。Pandas是用于数据分析的开源库；它是最受欢迎的Python库之一，用于研究数据和见解。它包括多个功能以对数据集执行操作。可以将其与其他库（如NumPy）结合使用以执行特定的数据函数。

我们将使用 drop() 方法从任何CSV文件中删除行。在本教程中，我们将用三个示例说明如何使用相同的方法从CSV文件中删除行。在本教程结尾时，您将熟悉概念并能够从任何CSV文件中删除行。

语法

这是从数组中删除多个行的语法。

#drop方法
data = pd.read_csv("my file")
data = data.drop(data.index[index_number])
print(data)

在此语法中，我们首先读取数据框，然后使用该方法通过索引传递并删除它们。最后，我们打印更新的数据。

示例1：从CSV文件中删除最后一行

这是一个示例，我们使用drop方法删除了最后一行。首先，我们使用 _readcsv() 将CSV文件读取为数据框，然后使用drop()方法删除索引为-1的行。然后，我们使用索引参数指定要删除的索引。最后，我们使用 _tocsv() 将更新的DataFrame写回CSV文件，设置 index=False 以避免将行索引写入文件。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('How_to_delete_only_one_row_in_CSV_with_Python.csv')
df = df.drop(df.index[-1])
df.to_csv('How_to_delete_only_one_row_in_CSV_with_Python.csv', index=False)

输出

运行代码之前的CSV文件

运行代码之后的CSV文件 −

示例2：根据标签删除行

这里是与上面类似的示例；在此示例中，我们正在使用标签‘row’删除行。在此示例中，我们使用read_csv()读取CSV文件，但这次我们使用index_m参数将‘id’列设置为索引。然后，我们使用drop()方法删除带有索引标签‘row’的行。然后，我们使用to_csv()将更新的DataFrame写回CSV文件，而无需设置index=False，因为行标签现在是CSV文件的一部分。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('How_to_delete_only_one_row_in_CSV_with_Python.csv', index_col='id')
df = df.drop('row1')
df.to_csv('How_to_delete_only_one_row_in_CSV_with_Python.csv', index=True)

输出

运行代码之前的CSV文件−

运行代码之后的CSV文件−

示例3：根据条件删除行

在此示例中，我们首先读取CSV文件，然后使用drop()方法删除’Name’列中的值等于’John’的行。我们通过首先使用布尔索引选择满足条件的行来执行此操作。最后，我们使用to_csv()将更新的DataFrame写回CSV文件，再次设置index=False。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('example_3.csv')
df = df.drop(df[df.Name == 'Ankita'].index)
df.to_csv('example_3.csv', index=False)

输出

运行代码之前的CSV文件−

运行代码之后的CSV文件−

结论

我们知道，pandas是一款强大而灵活的Python库，用于数据操作和分析。它提供了高性能的数据结构。我们演示了如何使用drop方法从csv文件中删除行。根据需要，我们可以通过索引、标签或条件来指定要删除的行。这种方法允许从csv文件中删除一个或多个行。