保留第一行,并将多个列中的其他值更改为NaN。
创始人
2024-11-24 10:01:58
0

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。

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