Sử dụng ValDrop () phương thức của thư viện pdpipe để xóa một hàng khỏi một Pandas DataFrame đã được tạo. Đầu tiên, hãy nhập các thư viện pdpipe và pandas được yêu cầu với các bí danh tương ứng của chúng -
import pdpipe as pdp import pandas as pd
Hãy để chúng tôi tạo một DataFrame. Ở đây, chúng ta có hai cột -
dataFrame = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } )
Bây giờ, hãy xóa một hàng bằng phương thức valdDrop () -
dataFrame = pdp.ValDrop(['Jaguar'],'Car').apply(dataFrame)
Ví dụ
Sau đây là mã hoàn chỉnh -
import pdpipe as pdp import pandas as pd # function to check for excess units def demo(x): if x >= 100: return "OverStock" else: return "UnderStock" # Create DataFrame dataFrame = pd.DataFrame( { "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90] } ) print("DataFrame ...\n",dataFrame) # adding a new column "Stock" and its values based on an already created column "Units" dataFrame['Stock'] = dataFrame['Units'].apply(demo) print("\n DataFrame with a new column...\n",dataFrame) # removing a row with pdp dataFrame = pdp.ValDrop(['Jaguar'],'Car').apply(dataFrame) print("\n DataFrame after removing a row...\n",dataFrame)
Đầu ra
Điều này sẽ tạo ra kết quả sau -
DataFrame ... Car Units 0 BMW 100 1 Lexus 150 2 Audi 110 3 Mustang 80 4 Bentley 110 5 Jaguar 90 DataFrame with a new column... Car Units Stock 0 BMW 100 OverStock 1 Lexus 150 OverStock 2 Audi 110 OverStock 3 Mustang 80 UnderStock 4 Bentley 110 OverStock 5 Jaguar 90 UnderStock DataFrame after removing a value... Car Units Stock 0 BMW 100 OverStock 1 Lexus 150 OverStock 2 Audi 110 OverStock 3 Mustang 80 UnderStock 4 Bentley 110 OverStock