Python：从dataframe的一列中删除除存储在第一行的最后一个值之外的所有数据

假设我有一个简单的数据帧

data1 = [12,34,465,678,896]
df1 = pd.DataFrame(data1, columns= ['Data'])
print(df1)

   Data
0    12
1    34
2   465
3   678
4   896

我想删除除第一行中要保存的列的最后一个值以外的所有数据。它可以是一个包含数千行的列。因此，我想知道结果：

  Data
0  896
1   
2   
3   
4   

最简单的功能是什么

谢谢

您可以使用iloc，其中0是数据列的第一行，-1是最后一行，1：是除第一行以外的每一行：

df1['Data'].iloc[0] = df1['Data'].iloc[-1]
df1['Data'].iloc[1:] = ''
df1
Out[1]: 
  Data
0  896
1     
2     
3     
4     

您可以使用iloc，其中0是数据列的第一行，-1是最后一行，1:是除第一行以外的每一行：

df1['Data'].iloc[0] = df1['Data'].iloc[-1]
df1['Data'].iloc[1:] = ''
df1
Out[1]: 
  Data
0  896
1     
2     
3     
4     

使用loc访问器。使用python x，y=a，b来分配值

df1.loc[0,'Data'],df1.loc[1::,'Data']=df1['Data'].values[-1],''

 Data
0  896
1     
2     
3     
4     

使用loc访问器。使用python x，y=a，b来分配值

df1.loc[0,'Data'],df1.loc[1::,'Data']=df1['Data'].values[-1],''

 Data
0  896
1     
2     
3     
4     

您可以使用python列表的方法，如下所示：

my_data = df1['Data'].to_list() # Get list from Serie
my_data.reverse() # Reverse order.
my_data[1:] = [""]*len(my_data[1:]) # Fill with spaces from the second item.
df1['Data'] = my_data

输出：

    Data
0   896
1   
2   
3   
4   

您可以使用python列表的方法，如下所示：

my_data = df1['Data'].to_list() # Get list from Serie
my_data.reverse() # Reverse order.
my_data[1:] = [""]*len(my_data[1:]) # Fill with spaces from the second item.
df1['Data'] = my_data

输出：

    Data
0   896
1   
2   
3   
4