Jak usunąć pierwszy wiersz w pandas dataframe (2 metody)


Aby usunąć pierwszy wiersz z ramki DataFrame pandy, możesz użyć jednej z następujących metod:

Metoda 1: użyj kropli

 df. drop (index= df.index [0], axis= 0 , inplace= True )

Metoda 2: użyj iloc

 df = df. iloc [1: , :]

Każda metoda daje ten sam wynik.

Poniższe przykłady pokazują, jak w praktyce używać każdej metody z następującą ramką DataFrame pand:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' position ': ['G', 'G', 'F', 'F', 'G', 'G', 'F', 'F'],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

	team position assists rebounds
0 A G 5 11
1 A G 7 8
2 A F 7 10
3 A F 9 6
4 B G 12 6
5 B G 9 5
6 B F 9 9
7 B F 4 12

Metoda 1: użyj kropli

Poniższy kod pokazuje, jak użyć funkcji drop() do usunięcia pierwszego wiersza z ramki DataFrame pandy:

 #drop first row of DataFrame
df. drop (index= df.index [0], axis= 0 , inplace= True ) 

#view updated DataFrame
df

	team position assists rebounds
1 A G 7 8
2 A F 7 10
3 A F 9 6
4 B G 12 6
5 B G 9 5
6 B F 9 9
7 B F 4 12

Należy zauważyć, że pierwszy wiersz został usunięty z ramki DataFrame.

Należy również pamiętać, że musimy użyć inplace=True, aby usunąć wiersz z oryginalnej ramki DataFrame.

Metoda 2: użyj iloc

Poniższy kod pokazuje, jak używać funkcji iloc do usunięcia pierwszego wiersza z ramki DataFrame pandy:

 #drop first row of DataFrame
df = df. iloc [1: , :]

#view updated DataFrame
df

	team position assists rebounds
1 A G 7 8
2 A F 7 10
3 A F 9 6
4 B G 12 6
5 B G 9 5
6 B F 9 9
7 B F 4 12

Należy zauważyć, że pierwszy wiersz został usunięty z ramki DataFrame.

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe operacje na pandach:

Jak usunąć zduplikowane kolumny w Pandach
Jak usunąć wiersze według indeksu w Pandach
Jak usunąć kolumny według indeksu w Pandach
Jak usunąć wiersze zawierające określoną wartość w Pandach

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *