從Pandas Dataframe 中刪除行
在Pandas 中，我們經常遇到需要從DataFrame 中刪除某些行的情況，或者用於資料清理目的或專注於特定子集。實現此目的的一種有效方法是利用 drop 函數，它允許我們根據各種條件選擇性地刪除行。
為了示範這個過程，讓我們考慮一個資料幀df：
<code class="python">import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'sales': [2.709, 6.590, 10.103, 15.915, 3.196, 7.907],
'discount': [None, None, None, None, None, None],
'net_sales': [2.709, 6.590, 10.103, 15.915, 3.196, 7.907],
'cogs': [2.245, 5.291, 7.981, 12.686, 2.710, 6.459]})
print(df)
</code>現在，假設我們要刪除具有某些序號的行，用列表表示，例如[1, 2, 4]。為此，我們可以使用drop 函數，如下所示：
<code class="python">indices_to_drop = [1, 2, 4]</code>
<code class="python">conditions_to_drop = df['sales'] > 10 df = df[~conditions_to_drop]</code>
透過在drop 中指定索引參數，我們可以有效地刪除與提供的索引對應的行，留下所需的子集：
<code class="python">df = df.drop(index=indices_to_drop) print(df)</code>
在這種情況下，它將產生以下資料框：
sales discount net_sales cogs
STK_ID RPT_Date
600141 20060331 2.709 NaN 2.709 2.245
20061231 15.915 NaN 15.915 12.686
20070630 7.907 NaN 7.907 6.459以上是如何根據索引或條件從 Pandas 資料框中刪除行？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
