Pandas：如何从 dataframe 中提取行

您可以使用pop()函数快速从 pandas DataFrame 中删除列。

为了使用pop()函数删除行，必须首先转置 DataFrame，然后使用pop()函数删除列（即原始 DataFrame 中的行）：

 #pop the row in index position 3
df. T. pop ( 3 )

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例：显示 pandas DataFrame 的行

假设我们有以下 pandas DataFrame：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists
0 to 18 5
1 B 22 7
2 C 19 7
3 D 14 9
4 E 14 12
5 F 11 9

现在假设我们要从 DataFrame 中删除索引位置 3 处的行。

我们可以转置 DataFrame，然后使用pop()函数删除索引位置 3 处的行：

 #define transposed DataFrame
df_transpose = df. T

#remove row in index position 3 of original DataFrame
df_transpose. pop ( 3 )

team D
points 14
assists 9
Name: 3, dtype: object

然后我们可以再次转置 DataFrame 以恢复删除行的原始 DataFrame：

 #transpose back to original DataFrame
df = df_transpose. T

#view updated DataFrame
print (df)

  team points assists
0 to 18 5
1 B 22 7
2 C 19 7
4 E 14 12
5 F 11 9

请注意，索引位置 3 处的行已从 DataFrame 中删除。

DataFrame 中的所有其他行保持不变。

注意：您可以在此处找到 pandas 中pop()函数的完整文档。

其他资源

以下教程解释了如何在 pandas 中执行其他常见任务：

如何将行插入 Pandas DataFrame
如何删除 Pandas DataFrame 中的第一行
如何根据条件删除 Pandas DataFrame 中的行