Question

我有一个Pandas系列，基于随机数，我想选择一行（下面的代码示例中为5）并删除该行。删除行时，我想为剩余的行（0到8）创建一个新索引。以下代码：

print 'Original series: ', sample_mean_series
print 'Length of original series', len(sample_mean_series)
sample_mean_series = sample_mean_series.drop([5],axis=0)
print 'Series with item 5 dropped: ', sample_mean_series
print 'Length of modified series:', len(sample_mean_series)
print sample_mean_series.reindex(range(len(sample_mean_series)))

这是输出：

Original series:  
0    0.000074
1   -0.000067
2    0.000076
3   -0.000017
4   -0.000038
5   -0.000051
6    0.000125
7   -0.000108
8   -0.000009
9   -0.000052
Length of original series 10
Series with item 5 dropped:  
0    0.000074
1   -0.000067
2    0.000076
3   -0.000017
4   -0.000038
6    0.000125
7   -0.000108
8   -0.000009
9   -0.000052
Length of modified series: 9
0    0.000074
1   -0.000067
2    0.000076
3   -0.000017
4   -0.000038
5         NaN
6    0.000125
7   -0.000108
8   -0.000009

我的问题是第8行被删除了。我想删除行“5 NaN”并保留-0.000052，索引为0到8.这就是我想要的样子：

0    0.000074
1   -0.000067
2    0.000076
3   -0.000017
4   -0.000038
5    0.000125
6   -0.000108
7   -0.000009
8   -0.000052

Answer 1

这是一个单行：

In [1]: s
Out[1]:
0   -0.942184
1    0.397485
2   -0.656745
3    1.415797
4    1.123858
5   -1.890870
6    0.401715
7   -0.193306
8   -1.018140
9    0.262998

我使用Series.drop方法删除第5行，然后使用reset_index将索引重新编号为连续。如果不使用reset_index，索引将从4跳到6而没有5。

默认情况下，reset_index会将原始索引移动到DataFrame并将其与系列值一起返回。通过drop=True可以防止这种情况发生。

In [2]: s2 = s.drop([5]).reset_index(drop=True)

In [3]: s2
Out[3]:
0   -0.942184
1    0.397485
2   -0.656745
3    1.415797
4    1.123858
5    0.401715
6   -0.193306
7   -1.018140
8    0.262998
Name: 0

Answer 2

删除数据帧中的行并清理索引：

b = df['amount'] > 10000
df_dropped = df.drop(df[~b].index).reset_index()

在Pandas系列中删除行并清理索引

2 个答案: