python pandas删除特定的多行

您好，关于您的问题，可以使用pandas中的drop函数来删除特定的多行：

例如，假设我们有一个名为df的数据框，它有3行和3列，并且你想要删除第1行和第3行，可以使用以下代码：

df = df.drop([0,2])

其中，[0,2]表示要删除的行的索引。

希望这个回答对您有帮助。

相关问题

pandas删掉特定的一行

可以使用 pandas 中的 drop 方法来删除特定的一行。具体操作如下：

假设我们有一个 DataFrame，名为 df，其中包含了多行数据。我们要删除其中的第 i 行，可以使用以下代码：

df = df.drop(i)

其中，i 为要删除的行的索引值。

如果要删除多行，可以将要删除的行的索引值放在一个列表中，然后传递给 drop 方法：

df = df.drop([i1, i2, i3, ...])

其中，i1, i2, i3, ... 为要删除的行的索引值。

python pandas loc

`pandas`是一个常用的Python数据分析库，`loc`是其中的一个方法，用于基于标签或布尔条件从DataFrame中选择行和列。

`loc`方法的基本语法是`df.loc[row_indexer, column_indexer]`，其中`row_indexer`表示行选择器，`column_indexer`表示列选择器。

以下是一些示例用法：

1. 选择特定行和列：

import pandas as pd

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

# 使用loc选择第一行和'B'列
result = df.loc[0, 'B']
print(result)  # 输出: 4

2. 选择多行和所有列：

# 使用loc选择前两行的所有列
result = df.loc[0:1, :]
print(result)

3. 使用布尔条件选择行和列：

# 使用loc选择'A'列大于2的行和'A'和'B'两列
result = df.loc[df['A'] > 2, ['A', 'B']]
print(result)

这只是`loc`方法的基本用法，它还有许多其他功能，例如处理多级索引和选择特定数据类型的列等。你可以查阅`pandas`官方文档来了解更多详细信息。