पांडस डेटाफ़्रेम से पंक्तियों को हटाना

पांडा में, हमें अक्सर डेटाफ़्रेम से कुछ पंक्तियों को हटाने की आवश्यकता का सामना करना पड़ता है, या तो डेटा की सफाई के लिए उद्देश्य या विशिष्ट उपसमूहों पर ध्यान केंद्रित करना। इसे प्राप्त करने का एक प्रभावी तरीका ड्रॉप फ़ंक्शन का उपयोग करना है, जो हमें विभिन्न मानदंडों के आधार पर चुनिंदा पंक्तियों को हटाने की अनुमति देता है।

प्रक्रिया को प्रदर्शित करने के लिए, आइए एक डेटाफ़्रेम डीएफ पर विचार करें:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'sales': [2.709, 6.590, 10.103, 15.915, 3.196, 7.907],
                   'discount': [None, None, None, None, None, None],
                   'net_sales': [2.709, 6.590, 10.103, 15.915, 3.196, 7.907],
                   'cogs': [2.245, 5.291, 7.981, 12.686, 2.710, 6.459]})

print(df)

अब, मान लीजिए कि हम कुछ अनुक्रम संख्याओं वाली पंक्तियों को हटाना चाहते हैं, जिन्हें एक सूची द्वारा दर्शाया जाता है, जैसे कि [1, 2, 4]। ऐसा करने के लिए, हम ड्रॉप फ़ंक्शन का उपयोग इस प्रकार कर सकते हैं:

1. इंडेक्स लेबल की एक श्रृंखला बनाएं जिसे आप हटाना चाहते हैं:

indices_to_drop = [1, 2, 4]

2. वैकल्पिक रूप से, आप कॉलम शर्तों के आधार पर पंक्तियां भी छोड़ सकते हैं:

conditions_to_drop = df['sales'] > 10
df = df[~conditions_to_drop]

ड्रॉप में सूचकांक पैरामीटर निर्दिष्ट करके, हम प्रदान किए गए सूचकांकों के अनुरूप पंक्तियों को प्रभावी ढंग से हटा सकते हैं, जिससे हमारे पास वांछित उपसमूह रह जाता है:

df = df.drop(index=indices_to_drop)
print(df)

इस मामले में, इसका परिणाम निम्नलिखित डेटाफ़्रेम होगा:

                  sales  discount  net_sales    cogs
STK_ID RPT_Date                                     
600141 20060331   2.709       NaN      2.709   2.245
       20061231  15.915       NaN     15.915  12.686
       20070630   7.907       NaN      7.907   6.459