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
- pandas.DataFrame.drop — документация pandas 2.2.0 — официальное руководство по использованию метода
.drop()
в pandas. - pandas.DataFrame.iloc — документация pandas 2.2.0 — подробное описание метода
.iloc
, который является ключевым инструментом для выбора данных по позиции в pandas. - Начало работы — документация pandas 2.2.0 — превосходный проспект для старта с pandas и обработки данных на Python.
- Индексация и выбор данных — документация pandas 2.2.0 — исчерпывающее руководство по многообразию методов индексации и выбора данных в pandas.
- 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.
- Видео-уроки: Облегчаем анализ данных в Python с помощью библиотеки pandas — широкий выбор видео-материалов, сделающих работу с pandas простой и увлекательной.