पायथन - मल्टीइंडेक्स पैंडास डेटाफ्रेम से विशिष्ट पंक्तियां हटाएं

परिचय

मल्टीइंडेक्स डेटाफ्रेम से विशिष्ट पंक्तियों को हटाने के लिए drop() मेथड का उपयोग करें।

चरण-दर-चरण कार्यान्वयन

1. मल्टी-इंडेक्स ऐरे बनाएं

import numpy as np
arr = [np.array(['car', 'car', 'car', 'bike', 'bike', 'bike', 'truck', 'truck', 'truck']),
       np.array(['valueA', 'valueB', 'valueC', 'valueA', 'valueB', 'valueC', 'valueA', 'valueB', 'valueC'])]

2. मल्टीइंडेक्स डेटाफ्रेम बनाएं और इंडेक्स सेट करें

import pandas as pd
dataFrame = pd.DataFrame(
    np.random.randn(9, 3), index=arr, columns=['Col 1', 'Col 2', 'Col 3'])
dataFrame.index.names = ['level 0', 'level 1']

3. विशिष्ट पंक्ति हटाएं

dataFrame.drop(('car', 'valueA'), axis=0, inplace=True)

पूर्ण उदाहरण

import numpy as np
import pandas as pd

arr = [np.array(['car', 'car', 'car', 'bike', 'bike', 'bike', 'truck', 'truck', 'truck']),
       np.array(['valueA', 'valueB', 'valueC', 'valueA', 'valueB', 'valueC', 'valueA', 'valueB', 'valueC'])]

dataFrame = pd.DataFrame(
    np.random.randn(9, 3), index=arr, columns=['Col 1', 'Col 2', 'Col 3'])
dataFrame.index.names = ['level 0', 'level 1']

print(dataFrame)
print("\nDropping specific row...\n")
dataFrame.drop(('car', 'valueA'), axis=0, inplace=True)
print(dataFrame)

आउटपुट

                     Col 1      Col 2      Col 3
level 0 level 1
car     valueA   0.845965  -0.850953  -0.335662
        valueB   0.534764  -0.107635   1.008855
        valueC  -0.507910  -0.664625   1.671653
bike    valueA  -0.475751  -0.244113   0.672352
        valueB  -0.273670   1.118635   0.428750
        valueC  -1.064504  -0.344729   0.481037
truck   valueA  -0.508659   1.352390   1.382799
        valueB   1.144299  -0.092568  -1.071624
        valueC  -0.710767   0.967018  -0.047430

Dropping specific row...
                     Col 1      Col 2      Col 3
level 0 level 1
car     valueB   0.534764  -0.107635   1.008855
        valueC  -0.507910  -0.664625   1.671653
bike    valueA  -0.475751  -0.244113   0.672352
        valueB  -0.273670   1.118635   0.428750
        valueC  -1.064504  -0.344729   0.481037
truck   valueA  -0.508659   1.352390   1.382799
        valueB   1.144299  -0.092568  -1.071624
        valueC  -0.710767   0.967018  -0.047430