Pandas Remover Linhas

Suraj Joshi 30 janeiro 2023

Pandas Pandas DataFrame Row

Largar linhas pelo índice no método pandas.DataFrame.drop()
Linhas de largada dependendo do valor de uma coluna em particular na DataFrame Pandas

Este tutorial explica como podemos largar linhas em Pandas utilizando o método 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)

Resultado:

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

Vamos utilizar o método kgp_df DataFrame para explicar como podemos largar linhas a partir do Pandas DataFrame.

Largar linhas pelo índice no método `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)

Resultado:

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

Deixa cair as filas com os índices 0 e 2 do kgp_df DataFrame. As linhas com índices 0 e 2 correspondem à primeira e terceira linhas do DataFrame porque o índice começa a partir de 0.

Também podemos utilizar o índice da DataFrame para eliminar as linhas em vez de utilizar o índice padrão.

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)

Resultado:

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

Apaga as linhas com os índices A e C, ou a primeira e terceira filas do DataFrame.

Passamos a lista de índice das linhas a serem eliminadas para o método drop(), para eliminar as respectivas linhas.

Linhas de largada dependendo do valor de uma coluna em particular na DataFrame Pandas

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)

Resultado:

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

Deixará cair todas as filas com idade inferior ou igual a 33 anos.

Primeiro encontramos o índice de todas as filas com idade inferior ou igual a 33 anos e depois largamos as filas utilizando o método drop().

Autor: Suraj Joshi

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

Largar linhas pelo índice no método pandas.DataFrame.drop()

Linhas de largada dependendo do valor de uma coluna em particular na DataFrame Pandas

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Largar linhas pelo índice no método `pandas.DataFrame.drop()`