从数据中删除行 table

Question

我正在尝试根据条件清理不同的数据帧。

这就是我的

df1

| Muertes  | Unnamed 1 | Unnamed 2 | 
|----------|-----------|---------- |
|State     |  County   | Number    | 
|Ags       |   Llano   |   5       |
|Cali      |  P.Alto   |   8       |
|Morelia   |   Lagos   |   6       |

df2

|  Ags     | Llano     |   5       | 
|----------|-----------|---------- |
|  Cali    |  P.Alto   |   8       | 
|Morelia   |  Lagos    |   9       |
|          |           |   8       |
|          |           |   6       |

对于 df1 我想删除第一行“Muertes, Unnamed 1 and Unnamed 2” 我试图用这些代码行来完成这部分

#listdf = list of my data frames

listdf[1].drop(["Muertes"], inplace = True) 
>> "['Muertes'] not found in axis"

这是我的第一个错误，然后我在删除“死亡”行后尝试使用第二行（州、县和数字）作为列的 header。
然后我想以垂直方式将 df2 附加到 df1 我尝试使用函数 append 但我的结果不是我预期的

预期结果

| State    | County    |    Number | 
|----------|-----------|---------- |
|Ags       |   Llano   |   5       |
|Cali      |  P.Alto   |   8       |
|Morelia   |   Lagos   |   6       |
|Cali      |  P.Alto   |   8       |
|Morelia   |   Lagos   |   6       |

感谢您的关注与帮助

Answer 1

df1:

    Model1  Model2  Model3
0   State   Age     Number
1   86      96      56
2   23      98      23

df2:

    A   B   C
0   86  96  56
1   23  98  23

列名调整：

df1.columns = df1.iloc[0]
df1 = df1[1:]

重命名 df2 的列：

df2 = df2.rename(columns={"A": "State", "B": "Age", "C":"Number"})

连接 df1 和 df2

new_df = pd.concat([df1, df2])
new_df

输出：

   State    Age  Number
1     86    96   56
2     23    98   23
3     23    98   23
4     32    34   44

从数据中删除行 table

Remove rows from data table

python

pandas

dataframe

append

concat