pandas 删掉指定

行的方法是什么？如何使用isin()方法来筛选指定行？

要删除pandas DataFrame中的指定行，可以使用drop()方法。可以通过传递行索引或行标签来指定要删除的行。例如，要删除第2行和第4行，可以使用以下代码：

df = df.drop([1, 3])

其中，df是DataFrame对象，[1, 3]是要删除的行的索引列表。

要使用isin()方法来筛选指定行，可以将需要的行值以列表方式传入isin()方法中。例如，要筛选出列名为“column_name”的DataFrame中值为1、2、3的行，可以使用以下代码：

df = df[df['column_name'].isin([1, 2, 3])]

其中，df是DataFrame对象，'column_name'是要筛选的列名，[1, 2, 3]是要筛选的行值列表。

相关问题

pandas 删除指定行

你可以使用 pandas 中的 `drop` 方法来删除指定行，例如：

import pandas as pd

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

# 删除第二行
df = df.drop(1)

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  7
2  3  6  9

在 `drop` 方法中，我们指定了要删除的行的索引值 `1`，默认情况下 `axis=0` 表示删除行，所以可以省略不写。注意，`drop` 方法返回的是一个新的 DataFrame，原始的 DataFrame 不会被修改。如果你想在原始的 DataFrame 上直接修改，可以设置 `inplace=True` 参数。

pandas删除指定列

如何使用Python Pandas删除指定列？

使用Pandas的drop()函数可以删除指定的列，其代码如下：

df.drop(['列名1','列名2'], axis=1, inplace=True)

其中，['列名1','列名2']是要删除的列名列表，axis=1表示删除列，inplace=True表示在原始数据上进行修改。