pandas删除读取到的文件的某行

可以使用 `pandas.DataFrame.drop()` 方法来删除某行（或某几行）。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取文件
df = pd.read_csv('filename.csv')

# 删除第三行
df = df.drop(2)

# 删除第五行和第六行
df = df.drop([4, 5])

# 重新保存文件
df.to_csv('new_filename.csv', index=False)

在上面的示例代码中，`df.drop(2)` 表示删除第三行，`df.drop([4, 5])` 表示删除第五行和第六行。最后使用 `df.to_csv()` 方法将修改后的 DataFrame 重新保存为文件。请注意，`index=False` 参数表示不保存行索引。

相关问题

pandas读取excel文件，删除某行

您好，可以使用pandas的drop()函数来删除某行。具体操作如下：

1. 首先使用pandas的read_excel()函数读取excel文件，将数据存储在一个DataFrame对象中。

2. 然后使用drop()函数删除指定行，需要指定行索引或行标签。

3. 最后使用to_excel()函数将修改后的数据保存到excel文件中。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('filename.xlsx')

# 删除第3行
df = df.drop(2)

# 保存修改后的数据到excel文件
df.to_excel('filename.xlsx', index=False)

其中，第3行的索引为2，因为索引从开始计数。如果要删除多行，可以在drop()函数中传入一个包含行索引或行标签的列表。

pandas删除csv文件某一行

可以使用pandas的drop()函数来删除csv文件中的某一行数据。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv("file.csv")

# 删除第3行数据（索引为2）
df = df.drop([2])

# 保存修改后的数据到csv文件
df.to_csv("file.csv", index=False)

在上面的代码中，首先使用pandas的read_csv()函数读取csv文件。然后使用drop()函数删除第3行数据，其索引为2（注意索引从0开始）。最后使用to_csv()函数将修改后的数据保存到原始的csv文件中。设置index=False可以避免保存时添加新的索引列。