dataframe按index删除行

可以使用drop()方法按index删除DataFrame中的行数据，具体操作如下：

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

其中，row_index为要删除的行的index值，inplace=True表示在原DataFrame对象上进行修改。如果不想在原对象上进行修改，可以将inplace参数设置为False。

相关问题

dataframe 按序号删除行

你好，关于你的问题，可以使用 Pandas 库中的 drop() 方法来删除 DataFrame 中的某一行。具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'], 'age': [18, 21, 24, 27, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除第三行数据，即 index 为 2 的行
df = df.drop(index=2)

# 输出删除后的 DataFrame
print(df)

这样就可以按序号删除 DataFrame 中的某一行了。希望能对你有所帮助。

dataframe按索引删除行

对于您的问题，我可以回答：您可以使用DataFrame的drop函数按照索引删除行。具体语法如下：

df.drop(index=your_index, inplace=True)

其中，your_index是指您要删除的行的索引。

如果您需要删除多行，也可以传入一个包含多个索引的列表：

df.drop(index=[index1, index2, index3], inplace=True)

希望能对您有所帮助！