pandas 删除两行

以下是使用Pandas删除两行的方法：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '赵四', '王五'],
        '运筹学': [619, 721, 848],
        '统计学': [581, 007, 874],
        'Python': [828, 690, 887],
        '高数': [492, 896, 875],
        '英语': [1, 2, 3],
        '计算机': [921, 692, 875]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除两行
df.drop([0, 1], inplace=True)

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

  姓名  运筹学  统计学  Python   高数  英语  计算机
2  王五  848  874     887  875   3  875

相关问题

Pandas删除行

你可以使用 `drop` 方法来删除 Pandas 数据框中的行。例如，如果你想删除索引为 0 的行，你可以这样做：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 删除索引为 0 的行
df = df.drop(0)

你也可以在调用 `drop` 方法时指定参数 `axis=0`，它告诉 Pandas 删除行而不是列。例如，如果你想删除行名为 'row1' 的行，你可以这样做：

# 删除行名为 'row1' 的行
df = df.drop('row1', axis=0)

请注意，这两种方法都不会修改原始数据框，而是返回一个新的数据框。如果你想在原始数据框上进行修改，可以将 `inplace=True` 传递给 `drop` 方法。例如：

# 在原始数据框上删除行名为 'row1' 的行
df.drop('row1', axis=0, inplace=True)

pandas两行相加

可以使用data.loc[]方法实现pandas两行相加，具体实现方法如下：

data.loc[heji[0]]=data.loc[data['p'].isin(heji[1])].sum()

其中，heji表示相加后新行的索引，heji表示需要相加的行的索引列表。这行代码的作用是将data中p列的值在heji列表中的行相加，并将结果赋值给heji所在的新行。

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