Python - 从多索引 Pandas 数据框中删除特定行

Z时代
2024-01-10
分类：综合

要从多索引数据帧中删除特定行，请使用该drop()方法。首先，让我们创建一个多索引数组 -

arr = [np.array(['car', 'car', 'car','bike', 'bike', 'bike', 'truck', 'truck', 'truck']),
   np.array(['valueA', 'valueB', 'valueC','valueA', 'valueB', 'valueC','valueA', 'valueB', 'valueC'])]

接下来，创建多索引数据帧并设置索引 -

dataFrame = pd.DataFrame(
   np.random.randn(9, 3), index=arr, columns=['Col 1', 'Col 2', 'Col 3'])
dataFrame.index.names = ['level 0', 'level 1']

现在，删除特定行 -

dataFrame.drop(('car','valueA'), axis=0, inplace=True)

示例

以下是代码 -

import numpy as np
import pandas as pd
# multiindex array
arr = [np.array(['car', 'car', 'car','bike','bike', 'bike', 'truck', 'truck', 'truck']),
   np.array(['valueA', 'valueB', 'valueC','valueA', 'valueB', 'valueC','valueA', 'valueB', 'valueC'])]
# forming multiindex dataframe
dataFrame = pd.DataFrame(
   np.random.randn(9, 3), index=arr,columns=['Col 1', 'Col 2', 'Col 3'])
dataFrame.index.names = ['level 0', 'level 1']
print(dataFrame)
print("\nDropping specific row...\n");
dataFrame.drop(('car','valueA'), axis=0, inplace=True)
print(dataFrame)

输出结果

这将产生以下输出 -

Col 1 Col 2 Col 3

level 0 level 1

car valueA 0.845965 -0.850953 -0.335662

valueB 0.534764 -0.107635 1.008855

valueC -0.507910 -0.664625 1.671653

bike valueA -0.475751 -0.244113 0.672352

valueB -0.273670 1.118635 0.428750

valueC -1.064504 -0.344729 0.481037

truck valueA -0.508659 1.352390 1.382799

valueB 1.144299 -0.092568 -1.071624

valueC -0.710767 0.967018 -0.047430

Dropping specific row...