Pandas是一个基于Python的数据分析库,提供了高效的数据结构和数据分析工具。它的主要数据结构是DataFrame,可以理解为一个二维表格,类似于关系型数据库中的表。DataFrame提供了丰富的方法和函数,可以方便地进行数据的筛选、转换、聚合等操作。
在Pandas中,可以使用SQL语句的方式来删除DataFrame中的数据。具体而言,可以使用DELETE FROM
语句来删除满足特定条件的行。下面是一个示例:
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [25, 30, 35, 40],
'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除年龄大于等于35的行
df = df.query('Age < 35')
print(df)
输出结果为:
Name Age City
0 Alice 25 New York
1 Bob 30 Paris
在上述示例中,使用了query()
方法来筛选出年龄小于35的行,并将结果重新赋值给原始的DataFrame,实现了删除的效果。
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