在对@theodros-zelleke的回答的评论中，@j-jones询问如果索引不是唯一的该怎么办。我不得不处理这种情况。我所做的就是在调用drop()之前重命名索引中的重复项，就像这样:

dropped_indexes = <determine-indexes-to-drop>
df.index = rename_duplicates(df.index)
df.drop(df.index[dropped_indexes], inplace=True)

其中rename_duplicate()是我定义的函数，它遍历index的元素并重命名重复项。我使用了与pd.read_csv()在列上使用的相同的重命名模式，即“%s。%d" % (name, count)，其中name是行名，count是它之前出现的次数。

要删除索引为1,2,4的行，您可以使用:

df[~df.index.isin([1, 2, 4])]

波浪符~对方法isin的结果求反。另一种选择是删除索引:

df.loc[df.index.drop([1, 2, 4])]

使用DataFrame。删除并传递一系列索引标签:

In [65]: df
Out[65]: 
       one  two
one      1    4
two      2    3
three    3    2
four     4    1
    
    
In [66]: df.drop(index=[1,3])
Out[66]: 
       one  two
one      1    4
three    3    2

如果DataFrame很大，并且要删除的行数也很大，那么通过索引df.drop(df.index[])简单地删除会花费太多时间。

在我的情况下，我有一个多索引的DataFrame的浮动100M行x 3 cols，我需要从它删除10k行。我发现的最快的方法是，完全违反直觉的，取剩下的行。

设indexes_to_drop为要删除的位置索引数组(问题中的[1,2,4])。

indexes_to_keep = set(range(df.shape[0])) - set(indexes_to_drop)
df_sliced = df.take(list(indexes_to_keep))

在我的例子中，这需要20.5秒，而简单的df。掉落花了5分钟27秒，消耗了大量内存。结果的数据帧是相同的。

考虑一个示例数据框架

df =     
index    column1
0           00
1           10
2           20
3           30

我们想要删除第2和第3个索引行。

方法1:

df = df.drop(df.index[2,3])
 or 
df.drop(df.index[2,3],inplace=True)
print(df)

df =     
index    column1
0           00
3           30

 #This approach removes the rows as we wanted but the index remains unordered

方法2

df.drop(df.index[2,3],inplace=True,ignore_index=True)
print(df)
df =     
index    column1
0           00
1           30
#This approach removes the rows as we wanted and resets the index. 

只使用Index参数删除行:-

df.drop(index = 2, inplace = True)

多行:-

df.drop(index=[1,3], inplace = True)