판다 데이터 프레임의 마지막 데이터 행을 삭제하는 방법

판다 데이터 프레임의 마지막 데이터 행을 삭제하는 방법

이것은 간단해야 한다고 생각하지만, 몇 가지 아이디어를 시도해 보았지만 아무 것도 효과가 없었습니다.

last_row = len(DF)
DF = DF.drop(DF.index[last_row])  #<-- fail!

저는 마이너스 지수를 사용하려고 했지만 그것은 또한 오류로 이어지기도 합니다.제가 아직도 뭔가 기본적인 것을 오해하고 있는 것 같습니다.

마지막 n개 행을 삭제하는 방법

df.drop(df.tail(n).index,inplace=True) # drop last n rows

같은 맥락에서 첫 번째 n개 행을 삭제할 수 있습니다.

df.drop(df.head(n).index,inplace=True) # drop first n rows

DF[:-n]

여기서 n은 마지막으로 삭제할 행 수입니다.

마지막 행을 삭제하는 방법

DF = DF[:-1]

Python에서 인덱스 포지셔닝은 0 기반이기 때문에 실제로 요소는 없습니다.index에 해당하는 위치에len(DF)당신은 그것이 필요합니다.last_row = len(DF) - 1:

In [49]: dfrm
Out[49]: 
          A         B         C
0  0.120064  0.785538  0.465853
1  0.431655  0.436866  0.640136
2  0.445904  0.311565  0.934073
3  0.981609  0.695210  0.911697
4  0.008632  0.629269  0.226454
5  0.577577  0.467475  0.510031
6  0.580909  0.232846  0.271254
7  0.696596  0.362825  0.556433
8  0.738912  0.932779  0.029723
9  0.834706  0.002989  0.333436

[10 rows x 3 columns]

In [50]: dfrm.drop(dfrm.index[len(dfrm)-1])
Out[50]: 
          A         B         C
0  0.120064  0.785538  0.465853
1  0.431655  0.436866  0.640136
2  0.445904  0.311565  0.934073
3  0.981609  0.695210  0.911697
4  0.008632  0.629269  0.226454
5  0.577577  0.467475  0.510031
6  0.580909  0.232846  0.271254
7  0.696596  0.362825  0.556433
8  0.738912  0.932779  0.029723

[9 rows x 3 columns]

하지만, 그냥 쓰는 것이 훨씬 더 간단합니다.DF[:-1].

놀랍게도 아무도 이 이야기를 꺼내지 않았습니다.

# To remove last n rows
df.head(-n)

# To remove first n rows
df.tail(-n)

1000 행의 데이터 프레임에서 속도 테스트를 실행하면 슬라이싱과head/tail사용할 때보다 최대 6배 더 빠름drop:

>>> %timeit df[:-1]
125 µs ± 132 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

>>> %timeit df.head(-1)
129 µs ± 1.18 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

>>> %timeit df.drop(df.tail(1).index)
751 µs ± 20.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

인덱스만 사용

df.iloc[:-1,:]

그래서 Iloc가 존재합니다.머리나 꼬리를 사용할 수도 있습니다.

완전한 복사를 할 수 없는 가장 좋은 솔루션은

df.drop(df.index[-1], inplace=True)

물론, 당신은 간단히 생략할 수 있습니다.inplace=True새 데이터 프레임을 만들고 마지막 데이터 프레임을 쉽게 삭제할 수도 있습니다.N의 조각을 가져옴으로써 행들df.index(df.index[-N:]마지막 N개 행을 삭제합니다.그래서 이 접근법은 간결할 뿐만 아니라 매우 유연합니다.

stats = pd.read_csv("C:\\py\\programs\\second pandas\\ex.csv")

통계 출력:

       A            B          C
0   0.120064    0.785538    0.465853
1   0.431655    0.436866    0.640136
2   0.445904    0.311565    0.934073
3   0.981609    0.695210    0.911697
4   0.008632    0.629269    0.226454
5   0.577577    0.467475    0.510031
6   0.580909    0.232846    0.271254
7   0.696596    0.362825    0.556433
8   0.738912    0.932779    0.029723
9   0.834706    0.002989    0.333436

그냥 쓰기skipfooter=1

skipfooter : int, 기본값 0

건너뛸 파일 맨 아래의 줄 수

stats_2 = pd.read_csv("C:\\py\\programs\\second pandas\\ex.csv", skipfooter=1, engine='python')

stats_2의 출력

       A          B            C
0   0.120064    0.785538    0.465853
1   0.431655    0.436866    0.640136
2   0.445904    0.311565    0.934073
3   0.981609    0.695210    0.911697
4   0.008632    0.629269    0.226454
5   0.577577    0.467475    0.510031
6   0.580909    0.232846    0.271254
7   0.696596    0.362825    0.556433
8   0.738912    0.932779    0.029723

있잖아요, 당신은 그냥 첫 번째 줄에서 -1을 주면 돼요, 이렇게.

last_row = len(DF) - 1
DF = DF.drop(DF.index[last_row])

drop은 새 배열을 반환하여 og 게시물에서 질식된 이유입니다. 일부 열 헤더의 이름을 바꾸고 Dataframe으로 변환된 잘못된 CSV 파일로 인해 일부 행을 삭제해야 하는 유사한 요구 사항이 있었기 때문에 이 게시물을 읽은 후 다음을 사용했습니다.

newList = pd.DataFrame(newList)
newList.columns = ['Area', 'Price']
print(newList)
# newList = newList.drop(0)
# newList = newList.drop(len(newList))
newList = newList[1:-1]
print(newList)

위의 두 개의 코멘트 아웃 라인에서 볼 수 있듯이, 그것은 잘 작동했습니다. () 방법과 그것은 작동하지만 [n:-n]을 사용하는 것만큼 쿨하고 읽기 쉬운 것은 아닙니다. 누군가에게 도움이 되기를 바랍니다. 감사합니다.

다중 인덱스(예: "Stock" 및 "Date")가 있고 마지막 Stock의 마지막 행뿐만 아니라 각 Stock에 대한 마지막 행을 제거하려는 더 복잡한 데이터 프레임의 경우 솔루션은 다음과 같습니다.

# To remove last n rows
df = df.groupby(level='Stock').apply(lambda x: x.head(-1)).reset_index(0, drop=True)

# To remove first n rows
df = df.groupby(level='Stock').apply(lambda x: x.tail(-1)).reset_index(0, drop=True)

처럼groupby()Multi-Index에 레벨을 추가하는 중입니다. 마지막에 삭제합니다.reset_index()결과 df는 작업 전과 동일한 유형의 다중 인덱스를 유지합니다.

DF.drop((라벨=Delay, 축=0, 인덱스=last_row)

다음의 함수로서:

DataFrame.drop(라벨=False, 축=0, 인덱스=Enclip, 열=Enclip, 수준=Enclip, inplace=False, errors='drop')

행 또는 열에서 지정된 레이블을 삭제합니다.

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.drop.html

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/26921651/how-to-delete-the-last-row-of-data-of-a-pandas-dataframe