dataframe 删除行

在Python的pandas库中，可以使用drop函数来删除DataFrame中的行。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Sophia'],
        'Age': [25, 28, 32, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除指定行
df = df.drop(1)  # 删除索引为1的行

# 删除多行
df = df.drop([0, 2])  # 删除索引为0和2的行

# 删除满足条件的行
df = df[df['Age'] > 30]  # 删除年龄大于30的行

# 打印结果
print(df)

这个示例中，我们首先创建了一个DataFrame对象，然后使用drop函数删除了指定的行。你可以根据需要选择删除单个行、多个行或满足特定条件的行。最后，我们打印出删除行后的DataFrame。

相关问题

dataframe删除行

要删除 DataFrame 中的行，可以使用 `drop()` 方法，该方法可以通过指定行索引或行标签来删除行。例如，要删除行索引为 0 的行，可以使用以下代码：

df = df.drop(0)

如果要删除多行，则可以将行索引或行标签组成的列表传递给 `drop()` 方法，例如：

df = df.drop([0, 1, 2])

另外，如果要在原地删除行，可以使用 `inplace=True` 参数：

df.drop([0, 1, 2], inplace=True)

DataFrame 删除行

DataFrame删除行可以使用`drop`方法来实现。使用`drop`方法时，我们需要指定要删除的行的索引或行号，并设置`axis`参数为0。例如，以下是删除特定行的代码示例：

df.drop([1, 3, 5], axis=0, inplace=True)

这将删除行索引为1、3和5的行，并且更改将应用于原始DataFrame。如果将`inplace`参数设置为False（默认值），则原始DataFrame不会更改，而是返回一个新的DataFrame。

另外，还可以根据条件来删除行。例如，以下是根据某个条件删除行的代码示例：

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

这将删除满足条件`column_name`等于`some_value`的所有行。

请注意，在使用`drop`方法时，指定的行索引或行号必须存在于DataFrame中，否则会报错。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用DataFrame删除行和列的实例讲解](https://download.csdn.net/download/weixin_38670065/12869690)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [DataFrame-删除行列](https://blog.csdn.net/qq_41357569/article/details/118629698)[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: 33.333333333333336%"]
- *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: 33.333333333333336%"]
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