python pandas删除特定行

可以使用pandas的drop函数来删除特定行。具体步骤如下：

1. 找到需要删除的行的索引或条件。
2. 使用drop函数删除这些行。
3. 保存修改后的数据。

示例代码如下：

import pandas as pd

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

# 删除第二行
df = df.drop(1)

# 删除满足条件的行，例如删除A列值为2的行
df = df[df['A'] != 2]

# 保存修改后的数据
df.to_csv('new_data.csv', index=False)

以上代码中，第一行创建了一个DataFrame，第二行删除了第二行，第四行删除了A列值为2的行，最后一行将修改后的数据保存到了new_data.csv文件中。

相关问题

python pandas删除特定的多行

您好，关于您的问题，可以使用pandas中的drop函数来删除特定的多行：

例如，假设我们有一个名为df的数据框，它有3行和3列，并且你想要删除第1行和第3行，可以使用以下代码：

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

其中，[0,2]表示要删除的行的索引。

希望这个回答对您有帮助。

pandas 删除特定行

要删除pandas中的特定行，你可以使用`drop()`函数。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Peter', 'Amy', 'Jessica'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除特定行
df = df.drop([1, 3])  # 删除索引为1和3的行

print(df)

这将删除索引为1和3的行，并输出结果：

     Name  Age      City
0    John   25  New York
2     Amy   35    London

在`drop()`函数中，你可以通过传递行索引或行标签来指定要删除的行。你还可以使用`axis`参数指定要删除的行还是列（默认为行）。