¿Cómo eliminar solo una fila en CSV con Python?

Prerrequisitos: pandas

Uno puede abrir y editar archivos CSV en Python a través de la biblioteca Pandas. Al editar el archivo, es posible que desee eliminar toda la fila del archivo. Los siguientes son algunos enfoques diferentes para hacer lo mismo:

Conjunto de datos en uso: conjunto de datos iris.csv 

Método 1: Usar el corte

Este método solo es bueno para eliminar la primera o la última fila del conjunto de datos. Y las siguientes dos líneas de código que, aunque significan lo mismo, representan el uso del método .iloc[] en pandas.

Sintaxis:

df.iloc[<número_fila>, <número_columna>]

o

df.iloc[<número_fila>]

Enfoque: para eliminar la primera fila

• Importar la biblioteca
• Cargue el conjunto de datos en python
• Para eliminar la primera fila usando el corte. Dado que la columna de índice de forma predeterminada es numérica, la etiqueta de índice también será de números enteros.

(Se eliminarán 0 índices ya que en python la indexación comienza desde 0):

Programa:

import pandas as pd
  
url = "https://gist.githubusercontent.com/curran/a08a1080b88344b0c8a7/raw/0e7a9b0a5d22642a06d3d5b9bcbad9890c8ee534/iris.csv"
df = pd.read_csv(url)
  
df = df.iloc[1:]
  
print(df)

Producción

eliminando la primera fila

Enfoque: Para eliminar la última fila 

• importar la biblioteca
• cargar el conjunto de datos en python
• para eliminar la última fila usando el corte. Como la columna de índice de forma predeterminada es numérica, la etiqueta de índice también será de números enteros.

(aquí -1 representa la última fila de los datos)

Programa:

import pandas as pd
  
url = "https://gist.githubusercontent.com/curran/a08a1080b88344b0c8a7/raw/0e7a9b0a5d22642a06d3d5b9bcbad9890c8ee534/iris.csv"
df = pd.read_csv(url)
  
df = df.iloc[:-1]
  
print(df)

Producción

eliminando la última fila

Método 2: Usando el método drop()

Eliminar usando la etiqueta significa que el nombre de la fila se especifica en el código, mientras que usar la indexación significa que el índice (posición/número de fila a partir de 0) de la fila se especifica en el código.

Conjunto de datos en uso:

subconjunto: 5 elementos principales

Enfoque: uso de la etiqueta de fila

• Importar biblioteca de pandas
• Cargar conjunto de datos
• Seleccione los datos requeridos
• Con el uso de etiqueta de fila (aquí 5.1) soltando la fila correspondiente a la misma etiqueta. La etiqueta puede ser de cualquier tipo de datos (string, entero, flotante, etc.).

Programa:

import pandas as pd
  
url = "https://gist.githubusercontent.com/curran/a08a1080b88344b0c8a7/raw/0e7a9b0a5d22642a06d3d5b9bcbad9890c8ee534/iris.csv"
df = pd.read_csv(url)
  
# 2.
df_s = df[:5]
  
# 3.
df_s.set_index('sepal_length', inplace=True)
  
# 4.1.
df_s = df_s.drop(5.1)
  
print(df_s)

Producción

usando la etiqueta de fila 

Enfoque: uso del índice de fila

• Importar biblioteca de pandas
• Cargar conjunto de datos
• Seleccione los datos requeridos
• Con el uso del índice de fila, se debe pasar el índice de la fila que se eliminará.

df.index[ ] toma números de índice como parámetro a partir de 1 y en adelante, mientras que en python la indexación comienza desde 0.

Programa:

import pandas as pd
  
url = "https://gist.githubusercontent.com/curran/a08a1080b88344b0c8a7/raw/0e7a9b0a5d22642a06d3d5b9bcbad9890c8ee534/iris.csv"
df = pd.read_csv(url)
  
df_s = df[:5]
  
df_s.set_index('sepal_length', inplace=True)
  
df_s = df_s.drop(df_s.index[1])
#df_s.drop(df_s.index[1],inplace = True)
  
print(df_s)

Producción

utilizando el índice de fila

Método 3: Eliminar usando Condiciones 

Conjunto de datos en uso:

subconjunto: 5 elementos principales

Enfoque 1:

• Módulo de importación
• Cargar datos
• Seleccione los datos requeridos
• Encuentre la fila que especifica la condición especificada
• Use el método drop() y pase el índice de la fila obtenida como parámetro en el método drop.

Programa:

import pandas as pd
  
url = "https://gist.githubusercontent.com/curran/a08a1080b88344b0c8a7/raw/0e7a9b0a5d22642a06d3d5b9bcbad9890c8ee534/iris.csv"
df = pd.read_csv(url)
  
  
df_s1 = df[:5]
  
  
df_s1 = df_s1.drop(df_s1[(df_s1.sepal_length == 4.7) &
                         (df_s1.petal_length == 1.3)].index)
  
print(df_s1)

Producción

primer método: eliminación condicional

Enfoque 2:

• Módulo de importación
• Cargar datos
• Seleccione los datos requeridos
• Encuentre la fila que especifica la condición especificada usando el método query()
• Use el método drop() y pase el índice de la fila obtenida como parámetro en el método drop.

Programa:

import pandas as pd
  
url = "https://gist.githubusercontent.com/curran/a08a1080b88344b0c8a7/raw/0e7a9b0a5d22642a06d3d5b9bcbad9890c8ee534/iris.csv"
df = pd.read_csv(url)
  
df_s1 = df[:5]
  
df_s1 = df_s1.drop(df_s1.query('sepal_length==5.0').index)
  
print(df_s1)

Producción:

segundo método: eliminación condicional