Удаление первых строк из DataFrame в Pandas: методы

Быстрый ответ

Если вам нужно удалить первые три строки из DataFrame df, вы можете использовать следующий код:

df = df.iloc[3:]

Таким образом, мы выбираем подмножество данных из df начиная с четвёртой строки и до последней.

Углубимся в тему: альтернативы и особенности

Предлагаю погрузиться в увлекательное путешествие по различным методам, сценариям и оговоркам, которые могут возникнуть при решении поставленной задачи.

Изменение DataFrame напрямую через drop и index

Если вы хотите удалить первые три строки прямо из DataFrame:

# Извените, df, это будет неприятно!
df.drop(df.index[:3], inplace=True)

Другой способ реализовать это:

# Прощайте, первые три записи!
df.drop(df.head(3).index, inplace=True)

Данные методы аккуратно удаляют первые три строки из df и не создают нового DataFrame.

Использование tail() с отрицательной индексацией

Любителям минимализма будет интересен метод tail():

# Давайте оставим только "хвост"!
df = df.tail(-3)

Отрицательная индексация позволяет методу tail() умело пропустить первые три строки.

Явное удаление: исключение строк с прямым указанием индекса

Если нужно точно определить, какие строки удалять:

# До свидания, места первого класса!
df.drop(df.index[[0, 1, 2]], inplace=True)

Такой подход уместен, когда индексы не идут последовательно или явное исключение строк делает код более понятным.

Особенности индексации: счет начинается с нуля и следите за целостностью данных

В Python отсчет начинается с нуля, а не с единицы. Соответственно, индексы первых трех строк – [0, 1, 2]. Это важно помнить для правильной работы с DataFrame и сохранения целостности данных.

Визуализация

Представьте, что перед вами стопка документов, где каждый документ — это строка:

До удаления: [📄📄📄📃📃📃]. Первые три листа (📄) — строки, которые нужно удалить.

dataframe = dataframe.iloc[3:]

После выполнения операции удаления:

После удаления: [📃📃📃]. Оставшиеся листы (📃) образуют ваш DataFrame, очищенный от первых строк.

Как справляться с различными сценариями как профессионал

Тонкости использования функции удаления без изменения на месте

Если вам беспокоит внесение изменений на месте, функция сделает процесс более лёгким:

df = df.drop(df.index[:3], inplace=False)

Таким образом, вы сможете совместить данное действие с другими операциями при обработке больших объемов данных.

Сохранение исходной индексации после операций

Если необходимо сохранить исходную индексацию после выполнения операций:

# Пожалуйста, подождите, готовю заказ!
df.reset_index(drop=True, inplace=True)

Выполняйте это сразу после удаления строк, чтобы восстановить порядок.

Обработка ошибок: Индекс выходит за границы диапазона

Что делать, если строк в DataFrame меньше, чем три? Это вызовет ошибку IndexError! Но не переживайте, обработка исключений в Python придёт на помощь:

try:
    # Будьте осторожны...
    df = df.iloc[3:]
except IndexError:
    # Выглядит как преждевременный конец!
    print("Ой, в DataFrame меньше, чем три строки!")

Таким образом, ваш код останется неповрежденным, даже если данных оказалось меньше, чем предполагалось.

Множественные манипуляции: сила цепочки методов

# Я предпочитаю встряхнуть данные, а не перемешивать! 🍸
df = df.iloc[3:][::-1]

Этот прекрасный код не только удаляет первые три строки красивым образом, но и переворачивает порядок оставшихся строк.

Полезные материалы

1. pandas.DataFrame.drop — документация pandas 2.2.0 — официальное руководство по использованию метода .drop() в pandas.
2. pandas.DataFrame.iloc — документация pandas 2.2.0 — подробное описание метода .iloc, который является ключевым инструментом для выбора данных по позиции в pandas.
3. Начало работы — документация pandas 2.2.0 — превосходный проспект для старта с pandas и обработки данных на Python.
4. Индексация и выбор данных — документация pandas 2.2.0 — исчерпывающее руководство по многообразию методов индексации и выбора данных в pandas.
5. Удаление строк и столбцов в DataFrame с помощью Pandas Drop — настоящая жила золота практических примеров и разъяснений по удалению строк и столбцов с помощью pandas.
6. Видео-уроки: Облегчаем анализ данных в Python с помощью библиотеки pandas — широкий выбор видео-материалов, сделающих работу с pandas простой и увлекательной.