对比Excel，Python pandas删除数据框架中的行

标签：Python与Excel,pandas

对于Excel来说，删除行是一项常见任务。本文将学习一些从数据框架中删除行的技术。

准备数据框架

我们将使用前面系列中用过的“用户.xlsx”来演示删除行。

图1

注意上面代码中的index_col=0？如果我们将该参数留空，则索引将是基于0的索引。通过指定index_col=0，我们要求pandas使用第一列（用户姓名）作为索引。

使用.drop()方法删除行

如果要从数据框架中删除第三行（Harry Porter），pandas提供了一个方便的方法.drop()来删除行。drop()方法的重要参数如下所示，注意，还有其他参数，但这里仅介绍以下内容：

• label：单个标签或标签列表，可以是行标签或列标签。
• axis：默认值为0，表示索引（即行）。如果设置为1，则表示列。
• inplace：告诉pandas是否应该覆盖原始数据框架。

按名称删除行

图2

我们跳过了参数axis，这意味着将其保留为默认值0或行。因此，我们正在删除索引值为“Harry Porter”的行。还要注意.drop()方法还返回结果数据框架。现在是有趣的部分，让我们看看数据框架df，它并没有改变！这是因为我们忽略了参数inplace。

图3

如果要覆盖原始数据框架df，使用以下2种方法：

• 将结果数据框架赋值回原始df
• 在drop()方法内设置place=True

图4

按位置删除行

我们还可以使用行（索引）位置删除行。如果要删除第1行和第3行，它们是“Forrest Gump”和”Harry Porter”。在结果数据框架中，我们应该只看到Mary Jane和Jean Grey。

图5

使用布尔索引删除行

布尔索引基本上是一个布尔值列表（True或False）。我们可以使用布尔索引方便地筛选行，这里我们还可以使用它方便地删除行。这次我们将从数据框架中删除带有“Jean Grey”的行，并将结果赋值到新的数据框架。

图6