删除行 (Data Management)
摘要
从输入中删除所有行或所选行子集。
如果输入行来自要素类或表,则会删除所有行。如果输入行来自没有选定内容的图层或表视图,则会删除所有行。
用法
-
输入行参数可以是 INFO 表、dBASE 表、ArcSDE、文件或个人地理数据库表或要素类、shapefile、图层或表视图。
-
如果将此工具应用于要素数据,则将会删除整行(包括要素几何)。
-
如果输入为图层或表视图,并且图层或表视图没有选定内容,将会删除所有行。如果输入为表,将删除所有行。
注:从包含大量行的表中删除所有行会很慢。如果您想要删除表中的所有行,应考虑改用截断表工具。有关使用截断表的重要警告声明,请参阅截断表文档。
-
在 ArcMap 中操作并使用具有选定内容的图层或表视图作为输入时,如果在编辑会话中使用此工具,则允许通过撤消/恢复来撤消删除行操作。
语法
DeleteRows_management (in_rows)
参数 | 说明 | 数据类型 |
in_rows |
各行将被删除的要素类、图层、表或表视图。 | Table View |
代码实例
删除行 (DeleteRows) 示例 1(Python 窗口)
以下 Python 窗口脚本演示了如何在即时模式下使用 DeleteRows 功能。
import arcpy
from arcpy import env
env.workspace = "C:/data"
arcpy.CopyRows_management("accident.dbf", "C:/output/accident2.dbf")
arcpy.DeleteRows_management("C:/output/accident2.dbf")
删除行 (DeleteRows) 示例 2(独立脚本)
以下独立脚本演示了如何使用 DeleteRows 功能基于表达式删除行。
# Name: DeleteRows_Example2.py
# Description: Delete rows from a table based on an expression
# Import system modules
import arcpy
from arcpy import env
try:
# Set environment settings
env.workspace = "C:/data"
# Set local variables
inTable = "accident.dbf"
outTable = "C:/output/new_accident.dbf"
tempTableView = "accidentTableView"
expression = arcpy.AddFieldDelimiters(tempTableView, "Measure") + " = 0"
# Execute CopyRows to make a new copy of the table
arcpy.CopyRows_management(inTable, outTable)
# Execute MakeTableView
arcpy.MakeTableView_management(outTable, tempTableView)
# Execute SelectLayerByAttribute to determine which rows to delete
arcpy.SelectLayerByAttribute_management(tempTableView, "NEW_SELECTION", expression)
# Execute GetCount and if some features have been selected, then execute
# DeleteRows to remove the selected rows.
if int(arcpy.GetCount_management(tempTableView).getOutput(0)) > 0:
arcpy.DeleteRows_management(tempTableView)
except Exception as e:
# If an error occurred, print line number and error message
import traceback
import sys
tb = sys.exc_info()[2]
print("Line {0}".format(tb.tb_lineno))
print(e.message)
环境
相关主题
许可信息
ArcGIS for Desktop Basic: 是
ArcGIS for Desktop Standard: 是
ArcGIS for Desktop Advanced: 是
5/10/2014