Supprimer les trois premières lignes d'un dataframe dans pandas

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Je dois supprimer les trois premières lignes d'un dataframe dans les pandas.

Je sais df.ix[:-1]que supprimerait la dernière ligne, mais je ne peux pas comprendre comment supprimer les n premières lignes.

python pandas

— Nilani Algiriyage
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Pour read_csv / read_html, vous pouvez utiliser par exemple un header=3argument de constructeur qui définira cette ligne comme ligne d'en-tête: stackoverflow.com/a/51822697/191246

— ccpizza

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Utilisez iloc:

df = df.iloc[3:]

vous donnera un nouveau df sans les trois premières lignes.

— bdiamante
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1

cela ne supprime-t-il pas les 4 premières lignes au lieu des 3 premières lignes de la question d'origine?

— tagoma

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Non, ce n'est pas le cas. La position de départ de la tranche est toujours incluse.

— bdiamante le

Quelqu'un sait comment faire cela dans un groupby()? Cela fonctionne mais renvoie des colonnes en double dans l'indexdf=pd.DataFrame({'v':np.arange(10).tolist()*2,'g':['a']*10+['b']*10});df.groupby('g').apply(lambda x: x.iloc[3:])

— citynorman

Donc, si vous souhaitez supprimer de la ligne 3 à la ligne 9, par exemple, comment le feriez-vous? df=df.iloc[3:9]?

— MK

1

@MK si vous utilisez cette approche, vous pouvez l'utiliser en combinaison avec pd.concat(). Quelque chose comme df2 = pd.concat([df.iloc[:3],df.iloc[10:]]).

— bdiamante le

100

Je pense qu'une manière plus explicite de faire cela est d'utiliser drop.

La syntaxe est:

df.drop(label)

Et comme l'ont souligné @tim et @ChaimG, cela peut être fait sur place:

df.drop(label, inplace=True)

Une façon de mettre en œuvre cela pourrait être:

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

Et une autre utilisation "en place":

df.drop(df.head(3).index, inplace=True)

— Drexiya
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5

droppeut même être calculé sur place (sans affectation supplémentaire). Plus rapide et plus simple!

— tim

1

Pour développer l'idée de Tim, Exemple:df.drop(label, inplace=True)

— ChaimG

En raison de l'index 0, je pense que la suggestion de mise en œuvre supprimera 4 lignes.

— Daniel Morgan

1

@DanielMorgan Ce n'est pas le cas car les plages python sont à moitié ouvertes. Quant à savoir pourquoi c'est une autre question. Voir stackoverflow.com/questions/4504662/… ou quora.com/…

— drexiya

2

@tim, d'après cela , les inplaceopérations ne sont pas plus rapides. Aussi, plus simple est une question d'opinion: je trouve que c'est plus facile à lire quand le code n'a pas de inplaceparamètres.

— toto_tico

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df = df.iloc[n:]

n supprime les n premières lignes.

— 176codage
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6

Vous pouvez utiliser le découpage en python, mais notez qu'il n'est pas en place.

In [15]: import pandas as pd
In [16]: import numpy as np
In [17]: df = pd.DataFrame(np.random.random((5,2)))
In [18]: df
Out[18]:
          0         1
0  0.294077  0.229471
1  0.949007  0.790340
2  0.039961  0.720277
3  0.401468  0.803777
4  0.539951  0.763267

In [19]: df[3:]
Out[19]:
          0         1
3  0.401468  0.803777
4  0.539951  0.763267

— barbe
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que signifie pas en place pandas?

— cryanbhu

5

df.drop(df.index[[0,2]])

Pandas utilise une numérotation basée sur zéro, donc 0 est la première ligne, 1 est la deuxième ligne et 2 est la troisième ligne.

— Anupam khare
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4

Un moyen simple consiste à utiliser tail (-n) pour supprimer les n premières lignes

df=df.tail(-3)

— mxia
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inp0 = pd.read_csv ("bank_marketing_updated_v1.csv", skiprows = 2)

ou si vous voulez faire dans un dataframe existant

faites simplement la commande suivante

— Rahul kuchhadia
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