pandas删去指定行

可以使用 `drop()` 方法来删除指定行。例如，如果要删除 DataFrame 中索引为 2 的行，可以使用以下代码：

df = df.drop(2)

其中，`df` 是要删除行的 DataFrame，`2` 是要删除的行的索引值。如果要删除多行，可以将多个索引值放在一个列表中，如下所示：

df = df.drop([0, 1, 2])

这将删除 DataFrame 中索引为 0、1 和 2 的行。需要注意的是，`drop()` 方法默认会返回一个新的 DataFrame，如果需要在原 DataFrame 上进行修改，需要将 `inplace` 参数设置为 `True`，如下所示：

df.drop(2, inplace=True)

相关问题

pandas 删去某列中指定值

要在 pandas 中删除某列中的特定值，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'名字': ['小明', '小红', '小刚', '小李'], '年龄': [18, 20, 22, 18], '性别': ['男', '女', '男', '男']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除 '年龄' 列中值为 18 的行
df = df[df['年龄'] != 18]

# 输出结果
print(df)

这里通过 `df['年龄'] != 18` 来选择 '年龄' 列中值不为 18 的行，然后将选择结果赋值给原始数据框，即实现了删除某列中特定值的功能。

pandas 删去某列指定的两个值

假设你的数据框名为 `df`，要删除 `col` 列中的值为 `val1` 和 `val2`，可以使用以下代码：

df = df[~df['col'].isin(['val1', 'val2'])]

其中，`~` 表示取反操作，`isin()` 方法用于判断某个值是否在给定的列表中。该代码会返回一个新的数据框，其中 `col` 列中的 `val1` 和 `val2` 已经被删除了。如果你想直接在原数据框上进行修改，可以使用 `inplace=True` 参数：

df.drop(df[df['col'].isin(['val1', 'val2'])].index, inplace=True)

这里使用 `drop()` 方法来删除行，`index` 参数表示需要删除的行的索引。