Pandas の行を削除するメソッドには、drop() 関数の使用、インデックスを使用した行の削除、条件を使用した行の削除、iloc() 関数の使用による行の削除などがあります。詳細な紹介: 1. Drop() 関数を使用する: Pandas は、インデックスまたはラベルを指定して行を削除できる Drop() 関数を提供します。この関数の構文は「DataFrame.drop(labels, axis=0, inplace=False)」です; 2. インデックスを使用して行を削除します: インデックスを直接使用して削除することもできます。
このチュートリアルのオペレーティング システム: Windows 10 システム、Python バージョン 3.11.4、Dell G3 コンピューター。
Pandas は、データ分析とデータ操作のための強力な Python ライブラリです。大量のデータを扱う場合、DataFrame 内の特定の行を削除する必要がある場合があります。この記事では、Pandas を使用して行を削除するいくつかの方法を紹介します。
方法 1:drop() 関数を使用する
Pandas は、インデックスまたはラベルを指定して行を削除できる Drop() 関数を提供します。この関数の構文は次のとおりです。
DataFrame.drop(labels, axis=0, inplace=False)
このうち、label は削除する行のインデックスまたはラベルを表し、axis は削除の方向を表し、0 は行を表し、1 は列を表します。 inplace が False の場合、元の DataFrame は変更されません。Inplace が True の場合、元の DataFrame は変更されます。
サンプル コード:
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd']} df = pd.DataFrame(data) # 删除第一行 df = df.drop(0) print(df) ``` 输出结果: ``` A B 1 2 b 2 3 c 3 4 d
方法 2: インデックスを使用して行を削除する
削除する行のインデックスがわかっている場合は、インデックスを直接使用して削除できます。 。
サンプル コード:
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd']} df = pd.DataFrame(data) # 删除第一行 df = df.drop(df.index[0]) print(df) ``` 输出结果: ``` A B 1 2 b 2 3 c 3 4 d
方法 3: 条件を使用して行を削除する
場合によっては、特定の条件に基づいて行を削除する必要があります。これは、ブール型インデックスを使用して実現できます。
サンプル コード:
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd']} df = pd.DataFrame(data) # 根据条件删除行 df = df[df['A'] != 2] print(df)
出力結果:
A B 0 1 a 2 3 c 3 4 d
方法 4: iloc() 関数を使用して行を削除します
Pandas は iloc() を提供しますfunction 、位置に基づいて行を削除するために使用されます。
サンプル コード:
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd']} df = pd.DataFrame(data) # 删除第一行 df = df.drop(df.index[[0]]) print(df)
出力結果:
A B 1 2 b 2 3 c 3 4 d
概要:
この記事では、drop( ) の使用など、Pandas を使用して行を削除するいくつかの方法を紹介します。関数、インデックスを使用した行の削除、条件を使用した行の削除、iloc() 関数を使用した行の削除。実際のニーズに応じて、DataFrame 内の行を削除する適切な方法を選択します。これは、大量のデータをより効率的に処理するのに役立ちます
以上がパンダで行を削除する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。