python循环删除dataframe中某一行

可以使用 drop() 方法删除 dataframe 中的某一行，具体操作如下：

import pandas as pd

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

# 删除第二行数据
df = df.drop(1)

# 打印删除后的 dataframe
print(df)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  7
2  3  6  9

其中，drop() 方法的参数为要删除的行的索引号，可以通过 iloc[] 方法获取。

相关问题

python指定条件循环删除dataframe中某一行

可以回答这个问题。您可以使用 Pandas 库中的 drop() 方法来删除 DataFrame 中符合特定条件的行。例如，如果您想删除 DataFrame 中 "column_name" 列中值为 "value" 的所有行，可以使用以下代码：

df = df.drop(df[df['column_name'] == 'value'].index)

其中，df 是您的 DataFrame 对象，'column_name' 是您要筛选的列名，'value' 是您要删除的值。这将返回一个新的 DataFrame，其中已删除了符合条件的行。

python循环遍历dataframe每一行不同列数据

你可以使用 Pandas 提供的 `iterrows()` 方法来循环遍历 DataFrame 中的每一行，再通过 `.loc` 或 `.iloc` 方法获取每一行中不同列的数据。例如，下面的代码可以循环遍历 DataFrame `df` 中的每一行，并打印出第 1 列和第 3 列的数据：

import pandas as pd

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

# 循环遍历每一行，并获取第 1 列和第 3 列的数据
for index, row in df.iterrows():
    print(row['A'], row['C'])

输出结果为：

1 7
2 8
3 9

注意，使用 `iterrows()` 方法循环遍历 DataFrame 可能会比较慢，如果 DataFrame 很大，建议使用其他更快的方法来处理。