在 Python 中使用pandas库处理 Excel 数据时，如果要删除除指定行（如第 3 行）之外的所有行，使用delete_rows一行一行删除效率较低

[Borter]

在 Python 中使用pandas库处理 Excel 数据时，如果要删除除指定行（如第 3 行）之外的所有行，使用delete_rows一行一行删除效率较低。可以通过索引的方式直接保留需要的行，这样会更加高效。以下是具体的代码示例：

 

python

运行

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 保留第3行（索引为2，因为索引从0开始）
df = df.iloc[[2], :]

# 将处理后的数据保存到新的Excel文件
df.to_excel('new_file.xlsx', index=False)

在上述代码中：

 

1. 首先使用pd.read_excel函数读取 Excel 文件中的数据，并将其存储在DataFrame对象df中。
2. 然后通过iloc方法，传入一个包含索引值[2]的列表，来选取df中的第 3 行数据（索引从 0 开始，所以第 3 行索引为 2），并将结果重新赋值给df。
3. 最后使用to_excel方法将处理后的数据保存到新的 Excel 文件中，index=False表示不保存行索引。

 

这种方式直接通过索引选取需要的行，避免了逐行删除的操作，处理效率会更高。请将'your_file.xlsx'替换为你的实际文件名，'new_file.xlsx'替换为你希望保存的文件名。