🔥 Как удалить строку pandas по индексу: простой и эффективный способ

Чтобы удалить строку в Pandas по индексу, вы можете использовать метод drop. Укажите индекс строки в аргументе index и установите параметр inplace=True для удаления строки напрямую в исходном DataFrame.

import pandas as pd

    # Создаем DataFrame
    data = {'Имя': ['Анна', 'Борис', 'Катя', 'Денис'],
            'Возраст': [22, 30, 25, 28]}
    df = pd.DataFrame(data)

    # Удаляем строку с индексом 2
    df.drop(2, inplace=True)

    print(df)

В этом примере мы создали DataFrame с именем и возрастом людей. Затем мы использовали метод drop, чтобы удалить строку с индексом 2. Установив параметр inplace=True, мы изменили исходный DataFrame. Не забудьте адаптировать код для вашего конкретного DataFrame. Удачи!

Как удалить строку в pandas по индексу

Удаление строки по индексу - распространенная задача при работе с библиотекой pandas. В этой статье мы рассмотрим несколько способов, как удалить строку по индексу в pandas.

1. Использование метода drop()

Один из способов удаления строки по индексу в pandas - использование метода drop(). Этот метод позволяет удалить указанную строку с помощью индекса или метки индекса.

Давайте рассмотрим пример:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Имя': ['Алексей', 'Дмитрий', 'Екатерина', 'Ирина'],
        'Возраст': [25, 30, 28, 27],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Казань', 'Новосибирск']}

df = pd.DataFrame(data)

# Вывод исходного DataFrame
print("Исходный DataFrame:")
print(df)

# Удаление строки по индексу 2
df = df.drop(2)

# Вывод измененного DataFrame
print("Измененный DataFrame:")
print(df)

Вывод:

Исходный DataFrame:
         Имя  Возраст            Город
0    Алексей       25           Москва
1    Дмитрий       30  Санкт-Петербург
2  Екатерина       28           Казань
3      Ирина       27     Новосибирск
Измененный DataFrame:
       Имя  Возраст            Город
0  Алексей       25           Москва
1  Дмитрий       30  Санкт-Петербург
3    Ирина       27     Новосибирск

В этом примере мы использовали метод drop(), чтобы удалить строку с индексом 2. Исходный DataFrame содержал 4 строки, но после удаления строки с индексом 2 у нас осталось только 3 строки.

2. Использование метода drop() с параметром inplace

Еще один способ удаления строки по индексу - использование параметра inplace метода drop(). При использовании параметра inplace=True изменения будут внесены в исходный DataFrame, а не возвращены в новом DataFrame.

Вот пример:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Имя': ['Алексей', 'Дмитрий', 'Екатерина', 'Ирина'],
        'Возраст': [25, 30, 28, 27],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Казань', 'Новосибирск']}

df = pd.DataFrame(data)

# Вывод исходного DataFrame
print("Исходный DataFrame:")
print(df)

# Удаление строки по индексу 2 с использованием параметра inplace
df.drop(2, inplace=True)

# Вывод измененного DataFrame
print("Измененный DataFrame:")
print(df)

Вывод:

Исходный DataFrame:
         Имя  Возраст            Город
0    Алексей       25           Москва
1    Дмитрий       30  Санкт-Петербург
2  Екатерина       28           Казань
3      Ирина       27     Новосибирск
Измененный DataFrame:
       Имя  Возраст            Город
0  Алексей       25           Москва
1  Дмитрий       30  Санкт-Петербург
3    Ирина       27     Новосибирск

В этом примере мы использовали параметр inplace=True при вызове метода drop(), чтобы изменить исходный DataFrame. Результат остается тем же, что и в предыдущем примере.

3. Использование метода drop() с параметром labels

Метод drop() также предоставляет параметр labels, который позволяет удалять несколько строк одновременно. Мы можем передать список индексов или меток индексов, которые нужно удалить.

Давайте рассмотрим пример:

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Имя': ['Алексей', 'Дмитрий', 'Екатерина', 'Ирина'],
        'Возраст': [25, 30, 28, 27],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Казань', 'Новосибирск']}

df = pd.DataFrame(data)

# Вывод исходного DataFrame
print("Исходный DataFrame:")
print(df)

# Удаление строк по индексам 1 и 3
df.drop(labels=[1, 3], inplace=True)

# Вывод измененного DataFrame
print("Измененный DataFrame:")
print(df)

Вывод:

Исходный DataFrame:
         Имя  Возраст            Город
0    Алексей       25           Москва
1    Дмитрий       30  Санкт-Петербург
2  Екатерина       28           Казань
3      Ирина       27     Новосибирск
Измененный DataFrame:
       Имя  Возраст     Город
0  Алексей       25    Москва
2  Екатерина       28    Казань

В этом примере мы использовали параметр labels со значениями [1, 3], чтобы удалить строки с индексами 1 и 3. Теперь в DataFrame остались только строки с индексами 0 и 2.

Вывод

Мы рассмотрели несколько способов удаления строки по индексу в pandas. Вы можете использовать метод drop() и параметры inplace и labels, чтобы удалять строки из DataFrame. Удачи в вашей работе с pandas!