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

可以使用`drop`方法删除某一行。假设我们有以下DataFrame：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 45, 22],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

      name  age gender
0    Alice   25      F
1      Bob   30      M
2  Charlie   45      M
3    David   22      M

我们想删除第2行（索引为1）：

df = df.drop(1)
print(df)

输出：

      name  age gender
0    Alice   25      F
2  Charlie   45      M
3    David   22      M

如果需要在原地修改，可以使用`inplace=True`参数：

df.drop(1, inplace=True)
print(df)

输出：

      name  age gender
0    Alice   25      F
2  Charlie   45      M
3    David   22      M

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。