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Comment supprimer des lignes d'une trame de données Pandas sur la base d'une liste d'étiquettes d'index ?

Patricia Arquette
Patricia Arquetteoriginal
2024-11-01 18:06:02584parcourir

How to Drop Rows from a Pandas Dataframe Based on a List of Index Labels?

Suppression de lignes d'un dataframe Pandas basé sur une liste

Dans Pandas, la manipulation de dataframes implique souvent la suppression de lignes ou de colonnes. Un scénario spécifique se présente lorsque vous devez supprimer des lignes en fonction d'une séquence d'étiquettes d'index.

Pour supprimer des lignes d'un dataframe en fonction d'une liste d'étiquettes d'index, vous pouvez utiliser la méthode DataFrame.drop. Cette méthode permet la suppression sélective des données en fonction de critères spécifiés.

Solution :

Dans l'exemple donné, vous avez un dataframe df et une liste [1, 2, 4] représentant les étiquettes d'index des lignes à supprimer. Vous pouvez utiliser DataFrame.drop comme suit :

df.drop(index=[1, 2, 4])

Cette commande générera un nouveau dataframe contenant toutes les lignes à l'exception de celles avec les étiquettes d'index 1, 2 et 4.

Exemple :

Considérez le dataframe fourni df :

                  sales  discount  net_sales    cogs
STK_ID RPT_Date                                     
600141 20060331   2.709       NaN      2.709   2.245
       20060630   6.590       NaN      6.590   5.291
       20060930  10.103       NaN     10.103   7.981
       20061231  15.915       NaN     15.915  12.686
       20070331   3.196       NaN      3.196   2.710
       20070630   7.907       NaN      7.907   6.459

Suppression de lignes avec des étiquettes d'index [1, 2, 4] à l'aide de DataFrame.drop :

new_df = df.drop(index=[1, 2, 4])

Le dataframe new_df résultant contiendra les lignes suivantes :

                  sales  discount  net_sales    cogs
STK_ID RPT_Date                                     
600141 20060331   2.709       NaN      2.709   2.245
       20061231  15.915       NaN     15.915  12.686
       20070630   7.907       NaN      7.907   6.459

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