dataframe删除某行

可以使用 pandas 中的 drop 方法来删除某行，例如：

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)

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  7
2  3  6  9

相关问题

dataframe删除某一行

可以使用 `drop` 方法来删除某一行，需要指定 `axis=0` 表示按行删除：

df.drop(index=row_index, axis=0, inplace=True)

其中，`row_index` 是要删除的行的索引，`inplace=True` 表示直接在原 DataFrame 上进行修改，如果不希望修改原 DataFrame，可以去掉该参数。

dataframe去掉某行

可以使用 Pandas 中的 `drop()` 方法来删除 dataframe 中的某行数据。下面是一个例子：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}

df = pd.DataFrame(data)

# 删除 index 为 2 的行
df = df.drop(2)

print(df)

输出：

     name  age gender
0   Alice   25      F
1     Bob   30      M
3   David   40      M

在上面的代码中，`drop(2)` 方法会删除 index 为 2 的行，因此输出结果中只剩下了 index 为 0、1、3 的行。你可以根据你的需求修改这个例子中的代码。