Cómo eliminar la última fila de datos de un marco de datos de pandas

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Creo que esto debería ser simple, pero probé algunas ideas y ninguna de ellas funcionó:

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

Intenté usar índices negativos, pero eso también dio lugar a errores. Todavía debo estar malinterpretando algo básico.

python pandas

— tumultous_rooster
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DF = DF[:-1]?

— U2EF1

@ U2EF1 esto copia todo el conjunto de datos, ¿no? Cuando se manejan grandes datos, esto puede ser un problema.

— ManuelSchneid3r

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Para eliminar las últimas n filas:

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

Del mismo modo, puede colocar las primeras n filas:

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

— Kane masticar
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Para eliminar la última columna, puede usar df.drop (df.columns [-1], axis = 1, inplace = True) o, si conoce el nombre de la columna, puede usar df.drop (columnas = ['col_name '], inplace = True) - si no desea que se realice en su lugar, asígnelo a una nueva variable y elimine ese argumento.

— Shawn Schreier

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DF[:-n]

donde n es el último número de filas para eliminar.

Para quitar la última fila:

DF = DF[:-1]

— cielo azul
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58

Dado que el posicionamiento del índice en Python se basa en 0, en realidad no habrá un elemento en indexla ubicación correspondiente a len(DF). Necesitas que sea 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]

Sin embargo, es mucho más sencillo escribir DF[:-1].

— ely
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2

Tenga en cuenta que al eliminar el uso de dfrm.index, el índice de la última fila debe ser único; de lo contrario, se eliminan todas las filas con ese índice.

— FranciscoD

¿Entiendo correctamente, que al usar drop (inplace = True) modificas el df existente, mientras que al usar df [: - 1] obtienes una vista de los datos, que luego puede llevar a SettingWithCopyWarning?

— Philipp

21

Sorprendido, nadie mencionó este:

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

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

La ejecución de una prueba de velocidad en un DataFrame de 1000 filas muestra que cortar y head/ tailes ~ 6 veces más rápido que usar drop:

>>> %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)

— theGirrafish
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Quizás la diferencia entre ambos enfoques es que head()y tail()crear una vista mientras que en drop()realidad cambia la representación en la memoria (ya sea una modificación en el lugar o crea un marco de datos completamente nuevo). No busqué esto en documentos, que alguien lo haga. (si esa es la diferencia: buena explicación para la diferencia de rendimiento, y hay que elegir cuidadosamente entre ellos) /

— Dr. Jan-Philip Gehrcke

@ Dr.Jan-PhilipGehrcke Head head, taily droptodos devuelven una vista, aunque es cierto que drople da la opción de modificar el marco de datos original en su lugar.

— theGirrafish

5

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

La salida de estadísticas:

       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

Solo usa skipfooter=1

skipfooter: int, predeterminado 0

Número de líneas en la parte inferior del archivo para omitir

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

Salida de stats_2

       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

— Riz.Khan
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1

drop devuelve una nueva matriz, por eso se ahogó en la publicación og; Tenía un requisito similar para cambiar el nombre de algunos encabezados de columna y eliminé algunas filas debido a un archivo csv mal formado convertido a Dataframe, así que después de leer esta publicación usé:

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)

y funcionó muy bien, como puede ver con las dos líneas comentadas arriba. Probé el método drop. () y funcionó pero no tan kool y legible como usar [n: -n], espero que ayude a alguien, gracias.

— Hora estelar
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0

Para DataFrames más complejos que tienen un índice múltiple (diga "Stock" y "Fecha") y uno quiere eliminar la última fila de cada Stock, no solo la última fila del último Stock, entonces la solución dice:

# 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)

Como groupby()está agregando un nivel adicional al índice múltiple, simplemente lo soltamos al final usando reset_index(). El df resultante mantiene el mismo tipo de índice múltiple que antes de la operación.

— Dorian B.
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