pandas dataframe如何删除指定行

在Pandas DataFrame中，你可以通过`drop`函数来删除指定行。以下是一些常用的方法：

1. **按索引删除**：如果你想要删除基于特定索引值的行，可以这样做：

   df = df.drop(index=[index_value_1, index_value_2])  # 使用列表或单个值替换[index_value_1, ...]

2. **按标签删除**：如果你想根据列名或整数位置删除，可以用列名作为参数：

   df = df.drop(labels='column_name', axis=0)  # 列名为字符串，axis=0表示行操作
   df = df.drop(df.index[0])  # 根据行标签的第一个元素删除

3. **删除部分行**：如果想删除满足某些条件的行，可以结合布尔数组：

   condition = (df['column'] == value)  # 条件筛选
   df = df[~condition]  # 删除符合条件的行

4. **删除重复行**：如果你想删除完全相同的行，可以使用`duplicated`和`drop_duplicates`：

   df = df.drop_duplicates()  # 删除所有重复的行
   df = df.drop_duplicates(subset=['column'], keep='first')  # 只保留第一个出现的重复行

请注意，在删除之前备份原始数据是个好习惯，以防意外。