pandas 删除某行

在pandas中，可以使用`drop()`函数来删除某行。`drop()`函数可以接受一个参数`index`，用于指定要删除的行的索引。下面是删除某行的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame示例
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'City': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除索引为2的行
df = df.drop(index=2)

print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

   Name  Age       City
0   Tom   20    Beijing
1  Nick   25   Shanghai
3  Alice   35   Shenzhen

相关问题

pandas删除某一行

如果你要删除 `df` 中的第 `i` 行，可以使用 `df.drop()` 方法：

df.drop(i, inplace=True)

其中，`i` 是要删除的行的索引，`inplace=True` 表示在原始的 DataFrame 上进行修改，而不是返回一个新的 DataFrame 对象。

如果你要删除多行，可以使用 `df.drop()` 方法的 `index` 参数，该参数可以接受一个索引列表作为输入，表示要删除的行的索引。例如，要删除 `df` 中的第 1 行和第 3 行，可以使用以下代码：

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

注意，`inplace=True` 表示在原始的 DataFrame 上进行修改。如果你不想修改原始的 DataFrame，可以将 `inplace` 参数设置为 `False`，这样 `df.drop()` 方法会返回一个新的 DataFrame 对象，不会修改原始的 DataFrame。

python中pandas删除某一行

可以使用`drop`方法删除某一行，例如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除第二行
df = df.drop(1)

print(df)

输出：

   A  B  C
0  1  4  7
2  3  6  9

其中，`drop`方法的参数可以是行索引或行标签，可以通过设置`axis`参数为1来删除某一列。