¿Cómo soltar filas en Pandas DataFrame por etiquetas de índice?

Pandas proporciona a los analistas de datos una forma de eliminar y filtrar marcos de datos mediante el método .drop() . Las filas se pueden eliminar usando la etiqueta de índice o el nombre de la columna usando este método.

Sintaxis:
DataFrame.drop(etiquetas=Ninguno, eje=0, índice=Ninguno, columnas=Ninguno, nivel=Ninguno, inplace=False, errores=’aumentar’)
Parámetros:
etiquetas: String o lista de strings que hacen referencia al nombre de fila o columna .
eje: int o valor de string, 0 ‘índice’ para Filas y 1 ‘columnas’ para Columnas.
índice o columnas: etiqueta única o lista. el índice o las columnas son una alternativa al eje y no se pueden usar juntos.
nivel: se utiliza para especificar el nivel en caso de que el marco de datos tenga un índice de nivel múltiple.
inplace: realiza cambios en el marco de datos original si es verdadero.
errores: Ignora el error si algún valor de la lista no existe y elimina el resto de los valores cuando los errores = ‘ignorar’
Tipo de devolución:Marco de datos con valores caídos

Ahora, vamos a crear un marco de datos de muestra

Python3

# import pandas library

import pandas as pd



# dictionary with list object in values

details = {

    'Name' : ['Ankit', 'Aishwarya', 'Shaurya','Shivangi'],

    'Age' : [23, 21, 22,21],

    'University' : ['BHU', 'JNU', 'DU', 'BHU'],

}



# creating a Dataframe object

df = pd.DataFrame(details,columns = ['Name','Age','University'],

                  index = ['a', 'b', 'c', 'd'])



df

Producción:

Ejemplo n.º 1: Eliminar una sola fila en DataFrame por etiqueta de índice de fila

Python3

# import pandas library

import pandas as pd

# dictionary with list object in values

details = {

    'Name' : ['Ankit', 'Aishwarya', 'Shaurya', 'Shivangi'],

    'Age' : [23, 21, 22, 21],

    'University' : ['BHU', 'JNU', 'DU', 'BHU'],

}

# creating a Dataframe object

df = pd.DataFrame(details, columns = ['Name', 'Age', 'University'],

                  index = ['a', 'b', 'c', 'd'])

# return a new dataframe by dropping a

# row 'c' from dataframe

update_df = df.drop('c')

update_df

Producción :

Ejemplo n.º 2: Eliminar varias filas en DataFrame por etiquetas de índice

Python3

# import pandas library

import pandas as pd

# dictionary with list object in values

details = {

    'Name' : ['Ankit', 'Aishwarya', 'Shaurya', 'Shivangi'],

    'Age' : [23, 21, 22, 21],

    'University' : ['BHU', 'JNU', 'DU', 'BHU'],

}

# creating a Dataframe object

df = pd.DataFrame(details, columns = ['Name', 'Age', 'University'],

                  index = ['a', 'b', 'c', 'd'])

# return a new dataframe by dropping a row

# 'b' & 'c' from dataframe

update_df = df.drop(['b', 'c'])

update_df

Producción :

Ejemplo n.º 3: Eliminar varias filas por posición de índice en DataFrame

Python3

# import pandas library

import pandas as pd

# dictionary with list object in values

details = {

    'Name' : ['Ankit', 'Aishwarya', 'Shaurya', 'Shivangi'],

    'Age' : [23, 21, 22, 21],

    'University' : ['BHU', 'JNU', 'DU', 'BHU'],

}

# creating a Dataframe object

df = pd.DataFrame(details, columns = ['Name', 'Age', 'University'],

                  index = ['a', 'b', 'c', 'd'])

# return a new dataframe by dropping a row

# 'b' & 'c' from dataframe using their

# respective index position

update_df = df.drop([df.index[1], df.index[2]])

update_df

Producción :

Ejemplo n.º 4: Eliminar filas de dataFrame in Place

Python3

# import pandas library

import pandas as pd

# dictionary with list object in values

details = {

    'Name' : ['Ankit', 'Aishwarya', 'Shaurya', 'Shivangi'],

    'Age' : [23, 21, 22, 21],

    'University' : ['BHU', 'JNU', 'DU', 'BHU'],

}

# creating a Dataframe object

df = pd.DataFrame(details, columns = ['Name', 'Age', 'University'],

                  index = ['a', 'b', 'c', 'd'])

# dropping a row 'c' & 'd' from actual dataframe

df.drop(['c', 'd'], inplace = True )

df

Producción :