pandas中删除序号为18的值

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`。

相关问题

python中如何删除空列，值为序号这样的列

在Python中，可以使用pandas库来操作数据表格，包括删除空列和删除值为序号的列。

删除空列可以使用dropna()函数，它可以删除包含空值的行或列。如果要删除空列，可以将参数axis设置为1，表示删除列。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据表格
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 删除空列
df.dropna(axis=1, how='all', inplace=True)

其中，参数how='all'表示只删除全是空值的列，参数inplace=True表示在原数据表格上进行修改。

如果要删除值为序号的列，可以使用drop()函数，它可以删除指定的行或列。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据表格
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 删除值为序号的列
df.drop(df.columns[0], axis=1, inplace=True)

其中，df.columns[0]表示第一列，axis=1表示删除列，inplace=True表示在原数据表格上进行修改。

python 怎么将索引转化为列,然后将索引值转化为序号

在 Python 中，可以使用 pandas 库来将索引转化为列，并将索引值转化为序号。具体实现如下：

假设我们有一个 DataFrame 数据如下：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
df.index = ['a', 'b', 'c']
print(df)

输出结果如下：

   A  B
a  1  4
b  2  5
c  3  6

我们可以使用 `reset_index()` 方法将索引转化为列，如下所示：

df = df.reset_index()
print(df)

输出结果如下：

  index  A  B
0     a  1  4
1     b  2  5
2     c  3  6

接着，我们可以使用 `reset_index()` 方法的 `drop` 参数来删除原索引列，如下所示：

df = df.reset_index(drop=True)
print(df)

输出结果如下：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

最后，我们可以使用 `reset_index()` 方法的 `index` 参数来将列名设置为序号，如下所示：

df = df.reset_index()
df = df.rename(columns={'index': '序号'})
print(df)

输出结果如下：

  序号  A  B
0  a  1  4
1  b  2  5
2  c  3  6