p ython dataframe 行索引

在 Python 中使用 DataFrame 时，行索引通常是由整数数字或字符串标识符唯一标识 DataFrame 中每一行的索引。默认情况下，DataFrame 会自动分配一组整数索引，但也可以使用自定义索引。通过索引可以快速访问 DataFrame 中的数据。

相关问题

p ython dataframe 列索引

在 Python 的数据框架（DataFrame）中，列索引是用于访问数据框架中的列的标签或名称。可以使用以下方式访问数据框架的列索引：

1. 使用方括号 [] 访问单个列：

df['列名']

2. 使用方括号 [] 访问多个列：

df[['列名1', '列名2', '列名3']]

3. 使用 loc[] 方法通过列名访问单个或多个列：

df.loc[:, '列名']
df.loc[:, ['列名1', '列名2', '列名3']]

4. 使用 iloc[] 方法通过列索引访问单个或多个列：

df.iloc[:, 列索引]
df.iloc[:, [列索引1, 列索引2, 列索引3]]

其中，列名是指数据框架中列的名称，列索引是指数据框架中列的索引位置，从 0 开始编号。

p ython dataframe删除行

要删除Python DataFrame中的行，可以使用drop()函数。该函数需要传递要删除的行的索引或标签作为参数。例如，如果要删除索引为2的行，可以使用以下代码：

df.drop(2, inplace=True)

其中，df是要删除行的DataFrame，2是要删除的行的索引，inplace=True表示在原始DataFrame上进行修改。如果要删除多行，可以传递一个包含所有要删除行索引的列表。

df.drop([2, 3, 4], inplace=True)

这将删除索引为2、3和4的三行。