drop怎么用index参数删除多行

您好，关于您的问题，可以使用pandas库中的drop方法进行多行删除，使用index参数指定要删除的行数。具体操作如下：

df.drop(index=[1,2,3], inplace=True)

其中，index中的数字表示要删除的行数，inplace参数为True表示直接在原始数据上进行修改。

希望能够帮到您，如果您有其他问题可以继续向我提出哦。

相关问题

python中csv文件删除多行

要删除csv文件中的多行，可以使用pandas库中的drop()函数。该函数可以删除指定行或列，并返回一个新的DataFrame对象。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv("data.csv")

# 删除第2行和第3行
df = df.drop([1,2])

# 将修改后的数据保存到新的csv文件中
df.to_csv("data_new.csv", index=False, encoding="utf-8")

在上面的代码中，我们首先使用read_csv()函数读取了一个名为"data.csv"的csv文件，并将其存储在一个DataFrame对象中。然后，我们使用drop()函数删除了第2行和第3行，并将修改后的数据保存到了一个名为"data_new.csv"的新文件中。

drop()函数的参数说明如下：

- labels：要删除的行或列的标签，可以是单个标签或标签列表。
- axis：指定要删除的轴，0表示行，1表示列，默认为0。
- index：要删除的行的标签，可以是单个标签或标签列表。
- columns：要删除的列的标签，可以是单个标签或标签列表。
- level：如果DataFrame具有多层索引，则指定要删除的级别。
- inplace：指定是否在原始DataFrame对象上进行修改，默认为False。
- errors：指定如果标签不存在时是否引发异常，默认为"raise"。

pandas 通过index删除数据

可以使用`DataFrame.drop()`方法通过指定索引来删除行。例如，假设你有一个名为`df`的数据框，想通过索引为`4`的行来删除数据，可以使用以下代码：

df = df.drop(4)

如果你想删除多行，可以将索引列表传递给`drop()`方法：

df = df.drop([4,5,6])

如果你只想删除列而不是行，则需要设置`axis`参数为`1`：

df = df.drop('column_name', axis=1)

或者，你也可以使用`del`关键字删除列：

del df['column_name']