如何用 Python 只删除 CSV 中的一行？
先决条件:T2】熊猫
人们可以通过熊猫库在 Python 中打开和编辑 CSV 文件。编辑文件时，可能需要删除文件中的整行。以下是一些不同的方法来做到这一点:
正在使用的数据集: iris.csv 数据集
方法 1:使用切片
此方法仅适用于从数据集中移除第一行或最后一行。下面两行代码虽然意思相同，但代表了。大熊猫的 iloc[]方法。
语法:
df . ilog[、 ]
或者
df . ilog[
方法:移除第一行
- 导入库
- 用 python 加载数据集
- 使用切片移除第一行。由于索引列默认为数字，因此索引标签也将是整数。
(将删除 0 个索引，因为 python 中的索引从 0 开始):
程序:
Python 3
import pandas as pd
url = "https://gist.githubusercontent.com/curran/a08a1080b88344b0c8a7/raw/0e7a9b0a5d22642a06d3d5b9bcbad9890c8ee534/iris.csv"
df = pd.read_csv(url)
df = df.iloc[1:]
print(df)
输出
删除第一行
方法:删除最后一行
- 导入库
- 用 python 加载数据集
- 使用切片删除最后一行。由于索引列默认为数字，因此索引标签也将是整数。
(这里-1 代表数据的最后一行)
程序:
Python 3
import pandas as pd
url = "https://gist.githubusercontent.com/curran/a08a1080b88344b0c8a7/raw/0e7a9b0a5d22642a06d3d5b9bcbad9890c8ee534/iris.csv"
df = pd.read_csv(url)
df = df.iloc[:-1]
print(df)
输出
删除最后一行
方法 2:使用 drop()方法
使用标签删除意味着行的名称在代码中指定，而使用索引意味着行的索引(位置/行号从 0 开始)在代码中指定。
使用中的数据集:
子集–前 5 项
方法:使用行标签
- 进口熊猫图书馆
- 加载数据集
- 选择所需数据
- 使用行标签(这里是 5.1)删除对应于同一标签的行。标签可以是任何数据类型(字符串、整数或浮点数等)。
程序:
Python 3
import pandas as pd
url = "https://gist.githubusercontent.com/curran/a08a1080b88344b0c8a7/raw/0e7a9b0a5d22642a06d3d5b9bcbad9890c8ee534/iris.csv"
df = pd.read_csv(url)
# 2.
df_s = df[:5]
# 3.
df_s.set_index('sepal_length', inplace=True)
# 4.1.
df_s = df_s.drop(5.1)
print(df_s)
输出
使用行标签
方法:使用行索引
- 进口熊猫图书馆
- 加载数据集
- 选择所需数据
- 使用行索引时，需要传递要删除的行的索引。
df.index[ ]将索引号作为从 1 开始的参数，而在 python 中，索引从 0 开始。
程序:
Python 3
import pandas as pd
url = "https://gist.githubusercontent.com/curran/a08a1080b88344b0c8a7/raw/0e7a9b0a5d22642a06d3d5b9bcbad9890c8ee534/iris.csv"
df = pd.read_csv(url)
df_s = df[:5]
df_s.set_index('sepal_length', inplace=True)
df_s = df_s.drop(df_s.index[1])
#df_s.drop(df_s.index[1],inplace = True)
print(df_s)
输出
使用行索引
方法 3:移除使用条件
使用中的数据集:
子集–前 5 项
方法 1:
- 导入模块
- 加载数据
- 选择所需数据
- 查找指定了指定条件的行
- 使用 drop()方法，并将提取的行的索引作为参数传递给 drop 方法。
程序:
Python 3
import pandas as pd
url = "https://gist.githubusercontent.com/curran/a08a1080b88344b0c8a7/raw/0e7a9b0a5d22642a06d3d5b9bcbad9890c8ee534/iris.csv"
df = pd.read_csv(url)
df_s1 = df[:5]
df_s1 = df_s1.drop(df_s1[(df_s1.sepal_length == 4.7) &
(df_s1.petal_length == 1.3)].index)
print(df_s1)
输出
第一种方法——有条件移除
方法 2:
- 导入模块
- 加载数据
- 选择所需数据
- 使用 query()方法查找指定指定条件的行
- 使用 drop()方法，并将提取的行的索引作为参数传递给 drop 方法。
程序:
Python 3
import pandas as pd
url = "https://gist.githubusercontent.com/curran/a08a1080b88344b0c8a7/raw/0e7a9b0a5d22642a06d3d5b9bcbad9890c8ee534/iris.csv"
df = pd.read_csv(url)
df_s1 = df[:5]
df_s1 = df_s1.drop(df_s1.query('sepal_length==5.0').index)
print(df_s1)
输出:
第二种方法——有条件移除
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