在Pandas中,可以使用drop()
函数来删除行或列记录。要检索已删除的行记录,可以使用drop()
函数的index
参数来指定要删除的行的索引。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Emily'],
'Age': [25, 28, 30, 22],
'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除行记录
df_deleted = df.drop([1, 3])
# 检索已删除的行记录
deleted_rows = df.loc[~df.index.isin(df_deleted.index)]
print(deleted_rows)
输出结果为:
Name Age City
1 Emma 28 London
3 Emily 22 Sydney
在这个例子中,我们首先创建了一个包含姓名、年龄和城市的DataFrame。然后,我们使用drop()
函数删除了索引为1和3的行记录,并将结果保存在df_deleted
中。接下来,我们使用loc
属性和~
运算符来检索已删除的行记录,即不在df_deleted
中的行。最后,我们打印出检索到的已删除行记录。
需要注意的是,这只是一个示例代码,实际应用中,具体的数据结构和操作方式可能会有所不同。根据实际需求,可以灵活运用Pandas的各种函数和方法来实现数据的检索和处理。
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