def drop_last_row(group): return group.iloc[:-1] df.groupby('Group').apply(drop_last_row) Python Copy在执行 apply 方法之后,将返回一个新的数据框,其中每个组的最后一行都已被删除。在我们的示例数据中,新数据框如下所示:Group Value 0 A 1 1 A 2 3 B 4 4 B 5 6 C 7 7 C 8 ...
drop(last_row_index) df = df.append(new_row) # 打印替换后的Pandas dataframe print(df) 上述代码首先创建了一个示例的Pandas dataframe,然后通过iloc[-1].name获取了最后一行的索引。接着,使用pd.Series创建了一个新的数据行,并指定了行名为最后一行的索引。最后,通过df.drop删除了最后一行,并通过df....
importpandasaspd# 创建一个示例的Pandas dataframedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]})# 获取最后一行的索引last_row_index=df.iloc[-1].name# 创建新的数据行new_row=pd.Series({'A':10,'B':11,'C':12},name=last_row_index)# 替换最后一行df=df.drop(last_...
1. 导入模块 import pandas as pd import numpy as np 2. 读取数据和保存数据 2.1 从CSV文件读取数据,编码'gbk'2.2 读取前6行,当数据量比较大时，可以只读取前n行 2.3 第一列作为行索引,忽略列索引 2.4 读取时忽略第1/3/5行和最后两行 2.5 从限定分隔符（','）的文件或文本读取数据 2.6 保...
last_rows = df.iloc[-2:] # 使用步长访问数据 every_other_row = df.iloc[::2] 区别和注意事项 loc使用标签进行索引,而iloc使用整数位置进行索引。 loc支持切片操作,但不支持负索引和步长。 iloc支持切片、负索引和步长操作。 当使用单个整数进行索引时,loc会将其解释为标签,而iloc会将其解释为位置。例如...
Here is an example of how we can drop the last row from the above data frame in Pandas. We will now be deleting the last 3 rows from the dummy data frame that we have created.df.drop(df.tail(3).index, inplace=True) # drop last n rows print(df) Here, we have given 3 as ...
drop_duplates()可以使用这个方法删除重复的行。# Drop duplicate rows (but only keep the first row)df = df.drop_duplicates(keep='first') #keep='first' / keep='last' / keep=False# Note: inplace=True modifies the DataFrame rather than creating a new onedf.drop_duplicates(keep='first', ...
importswifterdeftarget_function(row): returnrow*10deftraditional_way(data): data['out']=data['in'].apply(target_function)defswifter_way(data): data['out']=data['in'].swifter.apply(target_function) Pandarallel importpandasaspd frompandarallelimportpandaralleldeftarget_function(row): ...
drop_duplicates的参数:一个不写全按照默认值处理 1.subset: 列标签或标签序列,可选仅考虑某些列来标识重复项,默认使用所有列 2.keep:确定要保留的重复项(如果有),默认为first ‘first’:保留第一次出现的重复项,其余全删除。 ’last‘:保留最后一次出现的重复项,其余全删除。 False:删除所有重复项,一个也不...
Note thatdf.drop(-1)doesn’t remove the last row as the -1 index is not present in DataFrame. You can still usedf.drop(df.index[-1])it to remove the last row. Remove DataFrame Rows Inplace All examples you have seen above return a copy of DataFrame after removing rows. In case ...