删除熊猫数据框的前三行

Posted 2023-03-11

【中文标题】删除熊猫数据框的前三行

【英文标题】：Delete the first three rows of a dataframe in pandas

【发布时间】：2013-04-30 02:23:33

【问题描述】：

我需要删除 pandas 中数据框的前三行。

我知道df.ix[:-1] 会删除最后一行，但我不知道如何删除前 n 行。

【问题讨论】：

对于 read_csv/read_html 你可以使用例如header=3 构造函数参数，它将将该行设置为标题行：***.com/a/51822697/191246

【参考方案1】：

使用iloc:

df = df.iloc[3:]

会给你一个没有前三行的新df。

【讨论】：

这不是删除原始问题中的前 4 行而不是前 3 行吗？

不，它没有。始终包含切片的起始位置。

有人碰巧知道如何在groupby() 中执行此操作吗？这有效，但返回索引中的重复列 df=pd.DataFrame('v':np.arange(10).tolist()*2,'g':['a']*10+['b']*10);df.groupby('g').apply(lambda x: x.iloc[3:])

那么例如，如果你想从第 3 行删除到第 9 行，你会怎么做呢？ df=df.iloc[3:9]?

@M.K 如果使用此方法，您可以将其与pd.concat() 结合使用。比如df2 = pd.concat([df.iloc[:3],df.iloc[10:]])。

【参考方案2】：

您可以使用 python 切片，但请注意它不是就地的。

In [15]: import pandas as pd
In [16]: import numpy as np
In [17]: df = pd.DataFrame(np.random.random((5,2)))
In [18]: df
Out[18]:
          0         1
0  0.294077  0.229471
1  0.949007  0.790340
2  0.039961  0.720277
3  0.401468  0.803777
4  0.539951  0.763267

In [19]: df[3:]
Out[19]:
          0         1
3  0.401468  0.803777
4  0.539951  0.763267

【讨论】：

pandas 中没有就地意味着什么？

他们在谈论在 pandas 的许多方法中出现的 inplace 参数。

【参考方案3】：

我认为更明确的方法是使用 drop。

语法是：

df.drop(label)

正如@tim 和@ChaimG 所指出的，这可以就地完成：

df.drop(label, inplace=True)

一种实现方式可能是：

df.drop(df.index[:3], inplace=True)

还有另一个“就地”使用：

df.drop(df.head(3).index, inplace=True)

【讨论】：

drop 甚至可以就地计算（无需额外分配）。更快更简单！

扩展蒂姆的想法，例如：df.drop(label, inplace=True)

由于索引为0，相信实施建议会删除4行。

@DanielMorgan 情况并非如此，因为 python 范围是半开的。至于为什么会这样，是另一个问题。见***.com/questions/4504662/… 或quora.com/…

@tim，根据this，inplace 操作并不快。另外，更简单是见仁见智的问题：当代码没有inplace 参数时，我发现它更容易阅读。

【参考方案4】：

df = df.iloc[n:]

n 删除前 n 行。

【参考方案5】：

df.drop(df.index[[0,2]])

Pandas 使用从零开始的编号，因此 0 是第一行，1 是第二行，2 是第三行。

【参考方案6】：

一个简单的方法是使用tail(-n)来删除前n行

df=df.tail(-3)

【参考方案7】：

inp0= pd.read_csv("bank_marketing_updated_v1.csv",skiprows=2)

或者如果你想在现有的数据框中做

只需执行以下命令

【参考方案8】：

有一种简单的方法可以通过drop 命令来实现。

df = df.drop(3)

【讨论】：

嗨，阿曼。为清楚起见，请将代码示例包装在代码块中 (see guidelines)。它还有助于参考文档页面以帮助提问者理解该方法。