2024-04-25 22:32:11 发布
网友
假设我有一个数据帧(DF),还有一个如下的数组:
DF
rm_indexes = np.array([1, 2, 3, 4, 34, 100, 154, 155, 199])
我想从DF中删除rm_indexes中的行号。rm_indexes中的1表示第1行(DF的第二行),three表示数据帧的第三行,等等(第一行是0)。此数据帧的索引列是时间戳。在
rm_indexes
PS.我有许多与数据帧索引相同的时间戳。在
尝试:
df.drop(df.index[rm_indexes])
示例:
输出
A B C 1 1 1 1 3 3 3 3 5 5 5 5 6 6 6 6 7 7 7 7 8 8 8 8
编辑,在OP提供进一步规范后:具有相同索引的多行
df = pd.DataFrame({"A":[0,1,2,3,4,5,6,7,8], "B":[0,1,2,3,4,5,6,7,8], "C":[0,1,2,3,4,5,6,7,8],}, index=["a","b","b","a","b","c","c","d","e"]) df['idx'] = df.index pos = [1] df.reset_index(drop=True, inplace=True) df.drop(df.index[pos], inplace=True) df.set_index('idx', inplace=True)
A B C idx a 0 0 0 b 2 2 2 a 3 3 3 b 4 4 4 c 5 5 5 c 6 6 6 d 7 7 7 e 8 8 8
你可以简单地按索引删除。这将通过索引1、2、3、4…等删除df中的条目。。199在
df.reset_index() #this will change the index from timestamp to 0,1,2...n-1 df.drop([1, 2, 3, 4, 34, 100, 154, 155, 199]) # will drop the rows df.index = df['myTimeStamp'] # this will restore the index back to timestamp
尝试:
示例:
^{pr2}$输出
编辑,在OP提供进一步规范后:具有相同索引的多行
输出
你可以简单地按索引删除。这将通过索引1、2、3、4…等删除df中的条目。。199在
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