pandas 删除行_1

在Pandas中，删除删除行主要有两种方法：（图片来源网络，删除侵删）

1、删除使用drop()函数(shu)，删除通过索引值(zhi)删除行。删除

2、删除使用布尔索引，删除通过条件筛选出需要保(bao)留的(de)删除行。

方法一：使用drop()函数

drop()函数的基本语法是：

DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

labels是(shi)要删除的标签，axis是删除轴向，0表(biao)示行，删除1表示列，删除index是删除要删除的行(xing)索引，columns是删除要删除的(de)列(lie)索引，level是删除多层索引的级别，inplace是否在原(yuan)数据上进(jin)行修改，errors错误处理方式。

我们有一个DataFrame，我(wo)们想(xiang)要删除索引为1的行：

import pandas as pd创建一个DataFramedf = pd.DataFrame({  'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'], 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']}, index=[0, 1, 2, 3])print("原始DataFrame：")print(df)删除索引为1的行df.drop(1, inplace=True)print("n删除索引为1后的(de)DataFrame：")print(df)

布尔索引是一种非常强大的工具，可(ke)以用来选择满足特定条件的行，我们想(xiang)要删除所有’A’列(lie)值为’A1’的行：

import pandas as pd创建(jian)一个DataFramedf = pd.DataFrame({  'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'], 'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'], 'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'], 'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})print("原始DataFrame：")print(df)使用布尔索引删除所有'A'列值为'A1'的(de)行df = df[df['A'] != 'A1']print("n删除所有'A'列值为'A1'后的DataFrame：")print(df)

以上就是在Pandas中删除行的方(fang)法(fa)。