pandas删除数据行

要删除 Pandas 数据帧中的行，可以使用 `drop()` 方法。以下是删除数据行的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Tom', 'Emily'],
        'Age': [28, 24, 32, 27],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Berlin']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 drop() 方法删除指定索引的行
df = df.drop([1, 3])

print(df)

输出结果为：

   Name  Age      City
0  John   28  New York
2   Tom   32     Paris

在上述代码中，我们使用 `drop()` 方法删除了索引为 1 和 3 的行。

相关问题

pandas删除数据

在 Pandas 中，可以使用 `drop()` 方法来删除数据。`drop()` 方法可以删除指定的行或列。

删除行的示例：

import pandas as pd

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

# 删除指定的行
df.drop([0, 2], inplace=True)

print(df)

输出结果：

   A  B  C
1  2  5  8

在上面的示例中，`drop([0, 2], inplace=True)` 表示删除索引为 0 和 2 的两行数据，并将结果直接应用到原始数据帧上。

删除列的示例：

import pandas as pd

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

# 删除指定的列
df.drop(['B'], axis=1, inplace=True)

print(df)

输出结果：

   A  C
0  1  7
1  2  8
2  3  9

在上面的示例中，`drop(['B'], axis=1, inplace=True)` 表示删除名为 'B' 的列，并将结果直接应用到原始数据帧上。

需要注意的是，`drop()` 方法返回一个新的数据帧，而不会修改原始数据帧，除非设置了 `inplace=True` 参数。

pandas删除一行

要删除 Pandas 数据框中的一行，使用 `.drop()` 函数并将参数 `axis=0` 传递给它。例如，如果我们想要删除第一行，可以使用以下代码：

df = df.drop(0, axis=0)

其中 `df` 是 Pandas 数据框，0 是要删除的行的索引。