pandas怎么直接删除行

回答: 在pandas中，可以使用`drop`函数来直接删除行。有几种方法可以实现删除行的操作。一种方法是通过行号删除，使用`df.drop(df.index\[行号\], inplace=True)`来删除指定行号的行。例如，`df.drop(df.index\[0\], inplace=True)`可以删除第一行。另一种方法是通过条件删除，使用`df.drop(df\[df\['条件'\]\].index, inplace=True)`来删除满足条件的行。例如，`df.drop(df\[df\['appPlatform'\] == 2\].index, inplace=True)`可以删除属性`appPlatform`值为2的行。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pandas删除指定行详解](https://blog.csdn.net/weixin_39956558/article/details/111531319)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Pandas的学习(pandas中删除行以及重排(重建)行索引)](https://blog.csdn.net/wei18791957243/article/details/120240208)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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