dataframe对象drop掉指定的行

可以使用pandas库中的drop()方法来删除指定的行。例如，如果要删除第2行和第4行，可以使用以下代码：

df = df.drop([1, 3])

其中，df是dataframe对象，[1, 3]表示要删除的行的索引。

相关问题

dataframe.drop

`dataframe.drop()` 是一个 pandas 库中的函数，用于删除 dataframe 中的行或列。它可以接受以下参数：

- `labels`：需要删除的行或列的名称或索引号，可以是单个值、列表或切片对象。
- `axis`：指定删除行或列，0 表示删除行，1 表示删除列。
- `index`：需要删除的行的名称或索引号，可以是单个值、列表或切片对象。
- `columns`：需要删除的列的名称或索引号，可以是单个值、列表或切片对象。
- `level`：多层索引时指定删除的层级。

例如，假设有一个名为 df 的 dataframe，要删除第一列和第三行，可以使用以下代码：

df = df.drop(columns=df.columns[0])
df = df.drop(index=df.index[2])

这将删除第一列和第三行，并返回一个新的 dataframe。如果想在原地修改 dataframe，可以设置 `inplace` 参数为 True：

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

这将直接在原 dataframe 上删除第一列和第三行。

dataframe.drop()

`dataframe.drop()` 是一个 pandas 库中的函数，用于删除 dataframe 中的行或列。它可以接受以下参数：

- `labels`：需要删除的行或列的名称或索引号，可以是单个值、列表或切片对象。
- `axis`：指定删除行或列，0 表示删除行，1 表示删除列。
- `index`：需要删除的行的名称或索引号，可以是单个值、列表或切片对象。
- `columns`：需要删除的列的名称或索引号，可以是单个值、列表或切片对象。
- `level`：多层索引时指定删除的层级。

例如，假设有一个名为 df 的 dataframe，要删除第一列和第三行，可以使用以下代码：

df = df.drop(columns=df.columns[0])
df = df.drop(index=df.index[2])

这将删除第一列和第三行，并返回一个新的 dataframe。如果想在原地修改 dataframe，可以设置 `inplace` 参数为 True：

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

这将直接在原 dataframe 上删除第一列和第三行。