Pandas Drop Rows

Suraj Joshi 30 gennaio 2023

Pandas Pandas DataFrame Row

Trascina le righe dall’indice nel metodo pandas.DataFrame.drop()
Rilascia le righe a seconda del valore di una particolare colonna in Pandas DataFrame

Questo tutorial spiega come possiamo rilasciare righe in Pandas usando il metodo 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)

Produzione:

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

Useremo il kgp_df DataFrame per spiegare come possiamo rilasciare righe dal Pandas DataFrame.

Trascina le righe dall’indice nel metodo `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)

Produzione:

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

Elimina le righe con gli indici 0 e 2 dal DataFrame kgp_df. Le righe con gli indici 0 e 2 corrispondono alla prima e alla terza riga nel DataFrame perché l’indice inizia da 0.

Possiamo anche usare l’indice del DataFrame per eliminare le righe invece di usare l’indice predefinito.

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)

Produzione:

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

Elimina le righe con indice A e C o la prima e la terza riga dal DataFrame.

Passiamo l’lista degli indici delle righe da rilasciare al metodo drop() per eliminare le rispettive righe.

Rilascia le righe a seconda del valore di una particolare colonna in 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)

Produzione:

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

Eliminerà tutte le righe con età inferiore o uguale a 33.

Per prima cosa troviamo l’indice di tutte le righe con età inferiore o uguale a 33 e poi rilasciamo le righe utilizzando il metodo drop().

Autore: Suraj Joshi

Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.

Trascina le righe dall’indice nel metodo pandas.DataFrame.drop()

Rilascia le righe a seconda del valore di una particolare colonna in Pandas DataFrame

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