Pandas删除行

你可以使用 `drop` 方法来删除 Pandas 数据框中的行。例如，如果你想删除索引为 0 的行，你可以这样做：

import pandas as pd

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

# 删除索引为 0 的行
df = df.drop(0)

你也可以在调用 `drop` 方法时指定参数 `axis=0`，它告诉 Pandas 删除行而不是列。例如，如果你想删除行名为 'row1' 的行，你可以这样做：

# 删除行名为 'row1' 的行
df = df.drop('row1', axis=0)

请注意，这两种方法都不会修改原始数据框，而是返回一个新的数据框。如果你想在原始数据框上进行修改，可以将 `inplace=True` 传递给 `drop` 方法。例如：

# 在原始数据框上删除行名为 'row1' 的行
df.drop('row1', axis=0, inplace=True)

相关问题

pandas 删除行

要删除pandas DataFrame中的行，可以使用`drop()`方法。以下是删除行的几种常见方法：

1. 使用索引标签删除行：

df.drop(['index_label_1', 'index_label_2'], axis=0, inplace=True)

其中，`index_label_1`和`index_label_2`是要删除的行的索引标签。`axis=0`表示删除行，`inplace=True`表示直接在原始DataFrame上进行修改。

2. 使用行号删除行：

df.drop([0, 1], axis=0, inplace=True)

其中，`0`和`1`是要删除的行的行号。

3. 使用条件删除行：

df = df[~(condition)]

其中，`condition`是一个布尔条件，用于筛选要保留的行。使用波浪符`~`对条件取反，可以删除满足条件的行。

python pandas删除行

好的，关于Python Pandas删除行的操作，您可以使用drop函数来实现。例如，如果要删除一行名为“index_name”的数据，可以使用以下代码：

df.drop(['index_name'], axis=0, inplace=True)

其中，df代表你的数据帧，axis参数为0表示按行索引删除，inplace参数为True表示直接在原数据帧上删除，不返回新数据帧。

希望这个回答对您有帮助。如果您还有其他问题，可以继续问我。