pandas删除指定行

可以使用 `drop` 方法删除指定行。

例如，删除索引为 0、1、2 的行，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除指定行
df = df.drop([0, 1, 2])

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

Empty DataFrame
Columns: [A, B, C]
Index: []

如果你想要删除某个条件下的行，可以先使用布尔索引选出符合条件的行，再使用 `drop` 方法删除。例如，删除列 A 中值为 1 的行，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除满足条件的行
df = df[~(df['A'] == 1)]

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

   A  B  C
1  2  5  8
2  3  6  9

相关问题

pandas 删除指定行

你可以使用 pandas 中的 `drop` 方法来删除指定行，例如：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除第二行
df = df.drop(1)

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  7
2  3  6  9

在 `drop` 方法中，我们指定了要删除的行的索引值 `1`，默认情况下 `axis=0` 表示删除行，所以可以省略不写。注意，`drop` 方法返回的是一个新的 DataFrame，原始的 DataFrame 不会被修改。如果你想在原始的 DataFrame 上直接修改，可以设置 `inplace=True` 参数。

python pandas 删除指定行

可以使用pandas的drop()方法来删除指定行。

例如，如果要删除第3行，可以使用以下代码：

df.drop(2, inplace=True)

其中，df是一个pandas数据框，2是要删除的行的索引，inplace=True表示在原始数据框上进行修改。

如果要删除多行，可以将要删除的行的索引放入一个列表中，然后传递给drop()方法。

例如，如果要删除第3行和第5行，可以使用以下代码：

df.drop([2, 4], inplace=True)

注意，删除行时，需要使用inplace=True参数来确保修改是在原始数据框上进行的。如果不使用该参数，将返回一个新的数据框，而不是修改原始数据框。