从Pandas数据帧中删除行

可以使用drop()函数。drop()函数允许我们指定要删除的行的索引或条件，以及要删除的轴。

下面是删除行的方法和示例：

方法1：通过指定索引删除行使用drop()函数时，通过指定要删除的索引即可删除对应的行。代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
data = {'Name': ['John', 'Doe', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [30, 25, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除索引为0的行
df.drop(0, inplace=True)

print(df)

输出结果：

   Name  Age     City
1   Doe   25   London
2  Alice   35    Paris
3    Bob   40    Tokyo

在上述示例中，我们使用drop()函数删除了索引为0的行。参数inplace=True表示在原数据帧上进行修改。

方法2：通过指定条件删除行使用drop()函数时，我们可以通过指定条件来删除满足条件的行。代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
data = {'Name': ['John', 'Doe', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [30, 25, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除Age列大于30的行
df.drop(df[df['Age'] > 30].index, inplace=True)

print(df)

输出结果：

  Name  Age     City
1  Doe   25   London

在上述示例中，我们使用drop()函数删除了满足条件（Age列大于30）的行。我们使用了df['Age'] > 30作为条件，并将满足条件的行的索引传递给drop()函数。

Pandas是一个强大的数据处理和分析工具，它提供了丰富的功能来处理和操作数据。删除行只是其中的一个功能，Pandas还支持各种数据操作、聚合、合并等功能，非常适用于数据分析和数据处理任务。

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