如何在 pandas 数据帧的每 n 行中删除 p 行？答案

【问题标题】：How do I drop p rows every n rows of a pandas dataframe?如何在 pandas 数据帧的每 n 行中删除 p 行？
【发布时间】：2021-04-13 10:40:24
【问题描述】：

我有一个读取数据的代码，但是每 2000 行有大约 10 个标题行我想跳过。

我已经写了下面的代码：

import pandas as pd
    
data = pd.read_csv('variance meting_2millsamples.lvm', delimiter= '\t',
names = ['t','V'], skiprows=11)

#data = data.drop(labels=range(0, 11), axis=0)
data = data.drop(labels=range(2000,2010), axis=0)
data = data.drop(labels=range(4010,4020),axis=0)
data = data.drop(labels=range(6020,6030),axis=0)
data = data.drop(labels=range(8030,8040),axis=0)
data = data.drop(labels=range(10040,8050),axis=0)
data = data.drop(labels=range(12050,12060),axis=0)
data = data.drop(labels=range(14060,12070),axis=0)
data = data.drop(labels=range(16070,12080),axis=0)

但是，我的数据框大约有 1400 万个数据点长。我试过使用for 循环，但我无法让它工作。我怎样才能创建一个自动丢弃的for 循环？

有没有更好的方法来忽略/删除线条？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe for-loop

【解决方案1】：

应该这样做，相应地在range(1,len(data)//2000) 中设置限制。

chain(*iterables) 将可迭代对象作为其参数（因此范围列表前面的星号运算符）并将它们连接起来。

from itertools import chain
cc = chain(*(range(2000*k+10*(k-1), 2010*k) for k in range(1,len(data)//2000)))
data = data.drop(labels=cc, axis=0)

【讨论】：

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如何查看 cc 中的值？ list(cc) 产生 []

【解决方案2】：

for i in range(0,data.shape[0],2000):
  data = data.drop(labels=range(i,i+10), axis=0)

你可以这样做，虽然我不确定它是否更有效

【讨论】：