如何刪除pandas.dataframe中的丑行

Question

所以我要填充來自2個不同文件的數據幀。 雖然這兩個文件應具有相同的結構（值應采用不同的思想），但結果數據幀看起來不同。 因此，當打印這些時，我得到：

                a              b              c        d
0        70402.14   70370.602112       0.533332       98
1        31362.21   31085.682726       1.912552      301       
...           ...            ...            ...      ...
753919   64527.16   64510.008206       0.255541       71
753920   58077.61   58030.943621       0.835758      152

                a              b              c        d
index
0       118535.32  118480.657338       0.280282       47
1        49536.10   49372.999416       0.429902       86
...           ...            ...            ...      ...
753970   52112.95   52104.717927       0.356051      116
753971   37044.40   36915.264944       0.597472      165

因此，在第二個數據幀中，“索引”行對我來說沒有任何意義，並且在我的后續代碼中造成了麻煩。 我既沒有編寫將文件填充到數據框中的代碼，也沒有創建這些文件。 因此，我對檢查是否存在此類行以及如何刪除該行很感興趣。 有人對此有想法嗎？

Answer 1

第二個數據幀的索引級別為“ index”。 您可以使用刪除名稱

df.index.name = None

---

例如，

In [126]: df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(5,3))    

In [128]: df.index.name = 'index'

In [129]: df
Out[129]: 
        0   1   2
index            
0       0   1   2
1       3   4   5
2       6   7   8
3       9  10  11
4      12  13  14

In [130]: df.index.name = None

In [131]: df
Out[131]: 
    0   1   2
0   0   1   2
1   3   4   5
2   6   7   8
3   9  10  11
4  12  13  14

---

如果您像這樣使用reset_index和set_index ，則數據set_index可能會選擇名稱“ index”：

In [138]: df.reset_index()
Out[138]: 
   index   0   1   2
0      0   0   1   2
1      1   3   4   5
2      2   6   7   8
3      3   9  10  11
4      4  12  13  14

In [140]: df.reset_index().set_index('index')
Out[140]: 
        0   1   2
index            
0       0   1   2
1       3   4   5
2       6   7   8
3       9  10  11
4      12  13  14

Answer 2

索引只是第一列-默認情況下它為行編號，但是您可以通過多種方式更改它（例如，用其中一列的值填充它）