python dataframe 无视行标签去掉某行

要删除 DataFrame 中的某一行，可以使用 `drop()` 方法。以下是一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 32, 18, 47],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除第二行
df = df.drop(1)

print(df)

输出结果为：

       name  age gender
0     Alice   25      F
2  Charlie   18      M
3     David   47      M

在这个例子中，我们使用 `drop()` 方法删除了 DataFrame 中的第二行（索引为 1），并将修改后的 DataFrame 重新赋值给了原来的变量 `df`。注意，`drop()` 方法会返回一个新的 DataFrame，而不会修改原来的 DataFrame。

相关问题

python DataFrame行标签

DataFrame的行标签是指每一行的标识符，可以是数字或字符串等类型。行标签可以用来访问或操作DataFrame中的特定行数据。在创建DataFrame对象时，可以通过index参数指定行标签，也可以在创建后通过修改index属性来修改行标签。例如，可以使用以下代码将DataFrame对象a的行标签修改为['a','b','c','d']：

a.index = ['a','b','c','d']

python dataframe取某行某列

可以使用`loc`或者`iloc`方法来获取DataFrame中的某一行或某一列。其中，`loc`根据行（行标签）和列（列标签）的名称来获取数据，`iloc`则根据行（行索引）和列（列索引）的位置来获取数据。例如，要获取第一行数据，可以使用以下代码：

#假设df是一个DataFrame
first_row = df.loc[0]

如果要获取第一列数据，可以使用以下代码：

first_col = df.iloc[:,0]

其中，`df.iloc[:,0]`表示获取所有行的第一列数据。