如何使用 Python 只删除 csv 中的一行？

在本教程中，我们将学习使用 python 只删除 csv 中的一行。我们将使用熊猫图书馆。熊猫是一个用于数据分析的开源库;它是调查数据和见解的最流行的 Python 库之一。它包括对数据集执行操作的几个功能。它可以与NumPy等其他库结合使用，以对数据执行特定功能。

我们将使用 drop（） 方法从任何 csv 文件中删除该行。在本教程中，我们将说明三个示例，使用相同的方法从 csv 文件中删除行。在本教程结束时，您将熟悉该概念，并能够从任何 csv 文件中删除该行。

语法

这是从数组中删除多行的语法。

#drop method data = pd.read_csv("my file") data = data.drop(data.index[index_number]) print(data)

在此语法中，我们首先读取数据框;然后我们使用该方法传递索引并删除它们。最后，我们打印了更新的数据。

示例 1：从 csv 文件中删除最后一行

下面是一个示例，我们使用 drop 方法删除了最后一行。首先，我们使用 read_csv（） 将 CSV 文件读取为数据框，然后使用 drop（） 方法删除索引 -1 处的行。然后，我们使用 index 参数指定要删除的索引。最后，我们使用 to_csv（） 将更新的数据帧写回 CSV 文件，设置 index=False 以避免将行索引写入文件。

import pandas as pd df = pd.read_csv('How_to_delete_only_one_row_in_CSV_with_Python.csv') df = df.drop(df.index[-1]) df.to_csv('How_to_delete_only_one_row_in_CSV_with_Python.csv', index=False)

输出

运行代码之前的 CSV 文件

运行代码后的 CSV 文件 −

示例 2：按标签删除行

这是一个与上面类似的示例;在此示例中，我们将删除带有标签“row”的行。在此示例中，我们使用 read_csv（） 读取 CSV 文件，但这次我们使用 index_m 参数将“id”列设置为索引。然后，我们使用 drop（） 方法删除索引标签为“row”的行。然后，我们使用索引参数指定要删除的标签。最后，我们使用 to_csv（） 将更新的数据帧写回 CSV 文件，而不设置 index=False，因为行标签现在是 CSV 文件的一部分。

import pandas as pd df = pd.read_csv('How_to_delete_only_one_row_in_CSV_with_Python.csv', index_col='id') df = df.drop('row1') df.to_csv('How_to_delete_only_one_row_in_CSV_with_Python.csv', index=True)

输出

运行代码前的 CSV 文件 −

运行代码后的 CSV 文件 −

示例 3：删除带有条件的行

在此示例中，我们首先读取 CSV 文件，然后使用 drop（） 方法删除“Name”列中的值等于“John”的行。为此，我们首先使用布尔索引来选择满足条件的行。最后，我们使用 to_csv（） 将更新的数据帧写回 CSV 文件，再次设置 index=False。

import pandas as pd df = pd.read_csv('example_3.csv') df = df.drop(df[df.Name == 'Ankita'].index) df.to_csv('example_3.csv', index=False)

输出

运行代码前的 CSV 文件 −

运行代码后的 CSV 文件 −

结论

我们了解到 pandas 是一个强大而灵活的 Python 库，用于数据操作和分析。它提供高性能的数据结构。我们说明了从 csv 文件中删除行的 drop 方法。根据需要，我们可以按索引、标签或条件指定要删除的行。此方法允许从csv文件中删除一行或多行。