怎么删除DataFrame的一行？

在数据分析和处理中，经常需要删除DataFrame中多余或不必要的信息，其中包括删除不必要的一行。对于初学者来说，理解如何删除DataFrame的行非常重要，这对于清理和准备数据进行进一步分析和建模至关重要。本文将深入探讨各种方法，帮助读者掌握删除DataFrame行的高级技术。

删除一行的方法

1. 使用索引

最常见的方法是通过索引删除一行。索引是唯一标识DataFrame中每一行的方法。我们可以使用以下语法：


df.drop(index_value)


例如：

“`
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({‘Name’: [‘Alice’, ‘Bob’, ‘Charlie’], ‘Age’: [20, 30, 40]})

df.drop(0) # 删除索引为0的行
“`

2. 使用布尔索引

布尔索引允许我们根据特定条件删除行。我们可以使用布尔掩码来选择要删除的行：


df[condition] = False


例如：


df[df['Age'] > 30] = False # 删除年龄大于30的行


3. 使用 iloc

iloc 方法允许我们通过整数索引定位行。我们可以使用负索引从后向前删除行：


df.iloc[-1] = False


例如：


df.iloc[-1] = False # 删除最后一行


4. 使用 dropna()

dropna() 方法可以删除包含缺失值的整行或整列。我们可以指定一个阈值，以删除包含一定数量缺失值的行的行：


df.dropna(thresh=2) # 删除包含两个及以上缺失值的行的行


5. 使用 query()

query() 方法允许我们使用SQL语句过滤DataFrame。我们可以使用条件删除行：


df.query("Age > 30") # 删除年龄大于30的行


注意事项

• 删除行操作不可逆，因此在执行操作之前，请确保已经备份或复制了DataFrame。
• 如果DataFrame中存在重复的行，使用布尔索引时，只能删除所有匹配的行中的第一行，而其他行保持不变。
• inplace=True 参数可以修改原始DataFrame而不是创建一个副本，从而实现就地删除。

示例

“`
import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({‘Name’: [‘Alice’, ‘Bob’, np.nan, ‘Charlie’], ‘Age’: [20, 30, np.nan, 40]})

df.drop(2)

df[df[‘Age’].isna()] = False

df.iloc[-1] = False

df.dropna(thresh=2)

df.query(“Age > 30”)
“`

问答

1. 什么是删除行的最佳方法？
根据需要删除的行数和特定要求，每种方法都有其优点。对于删除单行或少数行，使用索引或布尔索引通常是最有效的。对于删除多行或基于复杂条件，query() 或 dropna() 可能是更好的选择。

2. 如何删除带有重复行的数据表的行？
使用布尔索引可以删除重复行。但是，请注意，只能删除所有匹配的行中的第一行。

3. 删除行操作是否可逆？
不，删除行操作不可逆。因此，在执行操作之前，建议备份或复制DataFrame。

4. 如何就地删除行？
使用 inplace=True 参数可以修改原始DataFrame而不是创建一个副本。

5. 为什么使用 query() 方法删除行很有用？
query() 方法允许使用SQL语句过滤DataFrame。这对于根据复杂条件删除行非常有用。