在Pandas Dataframe中删除行后获得错误的行数

可能是由于以下原因导致的：

1. 删除行时未重新索引：在删除行后，如果没有重新索引Dataframe，那么行的索引标签可能会保留原来的值，导致行数计算错误。可以使用reset_index()方法重新索引Dataframe，示例代码如下：

df = df.drop(index=[1, 2, 3])  # 删除行
df = df.reset_index(drop=True)  # 重新索引

1. 删除行时未指定inplace=True参数：默认情况下，drop()方法不会修改原始Dataframe，而是返回一个删除指定行后的新Dataframe。如果没有将inplace=True参数设置为True，那么行数计算仍然会包括被删除的行。可以使用以下代码确保在原始Dataframe上进行修改：

df.drop(index=[1, 2, 3], inplace=True)  # 删除行并在原始Dataframe上进行修改

1. 删除行时未考虑多级索引：如果Dataframe具有多级索引（例如层次化索引），则删除行时需要指定每个级别的索引值。可以使用MultiIndex对象来指定要删除的行的索引，示例代码如下：

df = df.drop(index=pd.MultiIndex.from_tuples([(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C')]))  # 删除多级索引行

以上是解决在Pandas Dataframe中删除行后获得错误行数的常见方法。希望对您有帮助！

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