引言

使用 Python Dataframe：轻松删除指定行使用 Python Dataframe：轻松删除指定行


使用 Python Dataframe：轻松删除指定行


在使用 Python 处理数据时，经常需要对数据进行作，包括删除不必要的信息。其中，删除 Dataframe 中的特定行是常见的任务。本文将介绍几种 Python 中删除 Dataframe 行的方法，帮助您轻松完成这项作。

方法 1：使用索引定位

最直接的方法是使用索引定位。您可以使用 `iloc` 方法或 `loc` 方法来指定要删除的行。以下代码示例演示了如何使用 `iloc` 方法：

```python import pandas as pd

创建 Dataframe df = pd.DataFrame({'Name': ['John', 'Mary', 'Bob'], 'Age': [25, 30, 22]})

删除索引为 1 的行 df = df.drop(1)

打印更新后的 Dataframe print(df) ```

输出：

``` Name Age 0 John 25 2 Bob 22 ```

方法 2：使用条件过滤

如果您需要根据特定条件删除行，可以使用条件过滤。以下代码示例演示了如何使用 `query` 方法根据年龄删除大于 25 岁的行：

```python df = df.query('Age > 25')

打印更新后的 Dataframe print(df) ```

输出：

``` Name Age 0 John 25 ```

方法 3：使用 Boolean 索引

Boolean 索引允许您使用布尔值掩码来选择要删除的行。以下代码示例演示了如何创建一个布尔值掩码，其中年龄大于 25 岁的行为 `True`，其他行为 `False`：

```python mask = df['Age'] > 25

删除满足条件的行 df = df[~mask]

打印更新后的 Dataframe print(df) ```

输出：

``` Name Age 0 John 25 2 Bob 22 ```

结论