下面是一个示例代码,演示如何保留第一行,并将多列中的其他值更改为NaN:
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, 13, 14, 15],
'D': [16, 17, 18, 19, 20]}
df = pd.DataFrame(data)
# 保留第一行
df.iloc[1:, :] = np.nan
print(df)
输出结果为:
A B C D
0 1.0 6.0 11.0 16.0
1 NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN
在这个例子中,我们使用了pandas库来创建一个数据帧。然后,我们使用iloc
方法选择第一行之后的所有行,并将其值更改为NaN。最后,我们打印出结果数据帧。
上一篇:保留第一行不变,合并后三行。