Pandas Supprimer des lignes
-
Déposer des lignes par l’index dans la méthode
pandas.DataFrame.drop()
- Déposer des lignes en fonction de la valeur d’une colonne particulière dans Pandas DataFrame
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Ce tutoriel explique comment nous pouvons déposer des lignes dans les pandas en utilisant la méthode pandas.DataFrame.drop()
.
import pandas as pd
kgp_df = pd.DataFrame(
{
"Name": ["Himansh", "Prateek", "Abhishek", "Vidit", "Anupam"],
"Age": [30, 33, 35, 30, 30],
"Weight(KG)": [75, 75, 80, 70, 73],
}
)
print("The KGP DataFrame is:")
print(kgp_df)
Production :
The KGP DataFrame is:
Name Age Weight(KG)
0 Himansh 30 75
1 Prateek 33 75
2 Abhishek 35 80
3 Vidit 30 70
4 Anupam 30 73
Nous allons utiliser la méthode kgp_df
DataFrame pour expliquer comment nous pouvons déposer des lignes dans le Pandas DataFrame.
Déposer des lignes par l’index dans la méthode pandas.DataFrame.drop()
import pandas as pd
kgp_df = pd.DataFrame(
{
"Name": ["Himansh", "Prateek", "Abhishek", "Vidit", "Anupam"],
"Age": [30, 33, 35, 30, 30],
"Weight(KG)": [75, 75, 80, 70, 73],
}
)
rows_dropped_df = kgp_df.drop(kgp_df.index[[0, 2]])
print("The KGP DataFrame is:")
print(kgp_df, "\n")
print("The KGP DataFrame after dropping 1st and 3rd DataFrame is:")
print(rows_dropped_df)
Production :
The KGP DataFrame is:
Name Age Weight(KG)
0 Himansh 30 75
1 Prateek 33 75
2 Abhishek 35 80
3 Vidit 30 70
4 Anupam 30 73
The KGP DataFrame after dropping 1st and 3rd DataFrame is:
Name Age Weight(KG)
1 Prateek 33 75
3 Vidit 30 70
4 Anupam 30 73
Il supprime les lignes avec les indices 0 et 2 du DataFrame kgp_df
. Les lignes avec les indices 0 et 2 correspondent à la première et à la troisième ligne du DataFrame car l’indice commence à 0.
Nous pouvons également utiliser l’index du DataFrame pour supprimer les lignes au lieu d’utiliser l’index par défaut.
import pandas as pd
kgp_idx = ["A", "B", "C", "D", "E"]
kgp_df = pd.DataFrame(
{
"Name": ["Himansh", "Prateek", "Abhishek", "Vidit", "Anupam"],
"Age": [30, 33, 35, 30, 30],
"Weight(KG)": [75, 75, 80, 70, 73],
},
index=kgp_idx,
)
rows_dropped_df = kgp_df.drop(["A", "C"])
print("The KGP DataFrame is:")
print(kgp_df, "\n")
print("The KGP DataFrame after dropping 1st and 3rd DataFrame is:")
print(rows_dropped_df)
Production :
The KGP DataFrame is:
Name Age Weight(KG)
A Himansh 30 75
B Prateek 33 75
C Abhishek 35 80
D Vidit 30 70
E Anupam 30 73
The KGP DataFrame after dropping 1st and 3rd DataFrame is:
Name Age Weight(KG)
B Prateek 33 75
D Vidit 30 70
E Anupam 30 73
Il supprime les lignes avec l’index A
et C
, ou la première et la troisième ligne du DataFrame.
Nous passons la liste de l’index des lignes à supprimer à la méthode drop()
pour supprimer les lignes respectives.
Déposer des lignes en fonction de la valeur d’une colonne particulière dans Pandas DataFrame
import pandas as pd
kgp_idx = ["A", "B", "C", "D", "E"]
kgp_df = pd.DataFrame(
{
"Name": ["Himansh", "Prateek", "Abhishek", "Vidit", "Anupam"],
"Age": [31, 33, 35, 36, 34],
"Weight(KG)": [75, 75, 80, 70, 73],
},
index=kgp_idx,
)
young_df_idx = kgp_df[kgp_df["Age"] <= 33].index
young_folks = kgp_df.drop(young_df_idx)
print("The KGP DataFrame is:")
print(kgp_df, "\n")
print("The DataFrame of folks with age less than or equal to 33 are:")
print(young_folks)
Production :
The KGP DataFrame is:
Name Age Weight(KG)
A Himansh 31 75
B Prateek 33 75
C Abhishek 35 80
D Vidit 36 70
E Anupam 34 73
The DataFrame of folks with age less than or equal to 33 are:
Name Age Weight(KG)
C Abhishek 35 80
D Vidit 36 70
E Anupam 34 73
Toutes les lignes dont l’âge est inférieur ou égal à 33 ans seront supprimées.
Nous trouvons d’abord l’index de toutes les lignes dont l’âge est inférieur ou égal à 33 ans, puis nous supprimons les lignes en utilisant la méthode drop()
.
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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