如何使用 Python 只删除 csv 中的一行?
在本教程中,我们将学习使用 python 只删除 csv 中的一行。我们将使用熊猫图书馆。熊猫是一个用于数据分析的开源库;它是调查数据和见解的最流行的 Python 库之一。它包括对数据集执行操作的几个功能。它可以与NumPy等其他库结合使用,以对数据执行特定功能。
我们将使用 drop() 方法从任何 csv 文件中删除该行。在本教程中,我们将说明三个示例,使用相同的方法从 csv 文件中删除行。在本教程结束时,您将熟悉该概念,并能够从任何 csv 文件中删除该行。
语法
这是从数组中删除多行的语法。
#drop method data = pd.read_csv("my file") data = data.drop(data.index[index_number]) print(data)
在此语法中,我们首先读取数据框;然后我们使用该方法传递索引并删除它们。最后,我们打印了更新的数据。
示例 1:从 csv 文件中删除最后一行
下面是一个示例,我们使用 drop 方法删除了最后一行。首先,我们使用 read_csv() 将 CSV 文件读取为数据框,然后使用 drop() 方法删除索引 -1 处的行。然后,我们使用 index 参数指定要删除的索引。最后,我们使用 to_csv() 将更新的数据帧写回 CSV 文件,设置 index=False 以避免将行索引写入文件。
import pandas as pd df = pd.read_csv('How_to_delete_only_one_row_in_CSV_with_Python.csv') df = df.drop(df.index[-1]) df.to_csv('How_to_delete_only_one_row_in_CSV_with_Python.csv', index=False)
输出
运行代码之前的 CSV 文件
运行代码后的 CSV 文件 −
示例 2:按标签删除行
这是一个与上面类似的示例;在此示例中,我们将删除带有标签“row”的行。在此示例中,我们使用 read_csv() 读取 CSV 文件,但这次我们使用 index_m 参数将“id”列设置为索引。然后,我们使用 drop() 方法删除索引标签为“row”的行。然后,我们使用索引参数指定要删除的标签。最后,我们使用 to_csv() 将更新的数据帧写回 CSV 文件,而不设置 index=False,因为行标签现在是 CSV 文件的一部分。
import pandas as pd df = pd.read_csv('How_to_delete_only_one_row_in_CSV_with_Python.csv', index_col='id') df = df.drop('row1') df.to_csv('How_to_delete_only_one_row_in_CSV_with_Python.csv', index=True)
输出
运行代码前的 CSV 文件 −
运行代码后的 CSV 文件 −
示例 3:删除带有条件的行
在此示例中,我们首先读取 CSV 文件,然后使用 drop() 方法删除“Name”列中的值等于“John”的行。为此,我们首先使用布尔索引来选择满足条件的行。最后,我们使用 to_csv() 将更新的数据帧写回 CSV 文件,再次设置 index=False。
import pandas as pd df = pd.read_csv('example_3.csv') df = df.drop(df[df.Name == 'Ankita'].index) df.to_csv('example_3.csv', index=False)
输出
运行代码前的 CSV 文件 −
运行代码后的 CSV 文件 −
结论
我们了解到 pandas 是一个强大而灵活的 Python 库,用于数据操作和分析。它提供高性能的数据结构。我们说明了从 csv 文件中删除行的 drop 方法。根据需要,我们可以按索引、标签或条件指定要删除的行。此方法允许从csv文件中删除一行或多行。
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