pandas DataFrame如何添加和删除行

要在pandas DataFrame中添加一行，可以使用 append() 方法，例如：
df = df.append({'column1': value1, 'column2': value2}, ignore_index=True)
忽略索引(ignore_index)参数可以确保添加的行不重复使用索引。
要删除一行，可以使用 drop() 方法，例如：
df = df.drop(index=2)
在这个例子中，我们删除索引为2的行。

相关问题

pandas dataframe如何删除指定行

在Pandas DataFrame中，你可以通过`drop`函数来删除指定行。以下是一些常用的方法：

1. **按索引删除**：如果你想要删除基于特定索引值的行，可以这样做：

   df = df.drop(index=[index_value_1, index_value_2])  # 使用列表或单个值替换[index_value_1, ...]

2. **按标签删除**：如果你想根据列名或整数位置删除，可以用列名作为参数：

   df = df.drop(labels='column_name', axis=0)  # 列名为字符串，axis=0表示行操作
   df = df.drop(df.index[0])  # 根据行标签的第一个元素删除

3. **删除部分行**：如果想删除满足某些条件的行，可以结合布尔数组：

   condition = (df['column'] == value)  # 条件筛选
   df = df[~condition]  # 删除符合条件的行

4. **删除重复行**：如果你想删除完全相同的行，可以使用`duplicated`和`drop_duplicates`：

   df = df.drop_duplicates()  # 删除所有重复的行
   df = df.drop_duplicates(subset=['column'], keep='first')  # 只保留第一个出现的重复行

请注意，在删除之前备份原始数据是个好习惯，以防意外。

pandas dataframe 删除行

要删除Pandas DataFrame中的行，可以使用drop函数和axis参数来指定要删除的行的索引或标签。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd

2. 创建DataFrame对象：df = pd.DataFrame(data)

3. 使用drop函数删除指定行：df.drop(['行索引或行标签'], axis=0, inplace=True)

其中，行索引或行标签是你要删除的行的唯一标识。如果要删除多行，可以将要删除的行索引或行标签放在一个列表中。

4. 通过设置axis参数为0，指定按行删除。

5. 通过设置inplace参数为True，实现原地操作，即直接在原始DataFrame上删除行。

以下是一个示例代码，演示了如何在Pandas DataFrame中删除指定行：

import pandas as pd

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

print("原始DataFrame:")
print(df)

# 删除行
df.drop([0, 2], axis=0, inplace=True) # 删除索引为0和2的行

print("删除行后的DataFrame:")
print(df)

在这个示例中，我们创建了一个包含三个列的DataFrame对象，然后使用drop函数删除了索引为0和2的两行。最后，我们打印出删除行后的DataFrame对象。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [在Python的Pandas DataFrame对象中，如何删除特定行，如何删除列？多种方法实现](https://blog.csdn.net/lost0910/article/details/104717200)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [12_Pandas.DataFrame删除指定行和列（drop）](https://blog.csdn.net/qq_18351157/article/details/105785367)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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