从具有文本的 pandas 数据框中删除行 - Python

在 pandas 中，我们可以使用 drop() 方法从数据框中删除行。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({
   'Name': ['John', 'Jane', 'Bob', 'Emily'],
   'Age': [25, 30, 35, 40],
   'Sex': ['M', 'F', 'M', 'F']
})

# 打印数据框
print(df)

# 删除第二行
df = df.drop(1)

# 打印删除后的数据框
print(df)

输出：

    Name  Age Sex
0   John   25   M
1   Jane   30   F
2    Bob   35   M
3  Emily   40   F
     Name  Age Sex
0    John   25   M
2     Bob   35   M
3   Emily   40   F

如上所示，在上面的代码中我们创建了一个名为 df 的数据框，并使用 drop() 方法删除了第二行（索引为 1）。

我们还可以根据条件删除行。例如，我们可以删除性别为男性的行：

# 删除性别为男性的行
df = df[df.Sex != 'M']

# 打印删除后的数据框
print(df)

输出：

     Name  Age Sex
3   Emily   40   F

如上所示，在上面的代码中，我们使用 df[df.Sex != 'M'] 条件选择器删除了性别为男性的行。

注意：当使用 drop() 方法删除行时，原始数据框不会被更改，而是返回一个新的数据框。如果您希望修改原始数据框，请在 inplace 参数中设置为 True。例如，df.drop(1, inplace=True) 将从原始数据框中删除第二行（索引为 1）。