pandas中删除序号为18的值
时间: 2024-02-12 21:06:49 浏览: 148
对pandas数据判断是否为NaN值的方法详解
假设有一个名为`df`的DataFrame,你可以使用`drop()`函数来删除序号为18的值,序号通常是指DataFrame的行号。在pandas中,行号是从0开始的。如果要删除序号为18的行,可以使用以下代码:
```
df = df.drop(18)
```
上述代码将删除序号为18的行,并将修改后的DataFrame赋值给变量`df`。如果要删除多个行,可以将要删除的行的序号列表传递给`drop()`函数的`index`参数,例如:
```
df = df.drop([18, 19, 20])
```
上述代码将删除序号为18、19和20的三行,并将修改后的DataFrame赋值给变量`df`。
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