这对我很有效

# Create a list containing the index numbers you want to remove
index_list = list(range(42766, 42798))
df.drop(df.index[index_list], inplace =True)
df.shape

这将删除所创建范围内的所有索引

这里有一个具体的例子，我想展示。假设在某些行中有许多重复的条目。如果您有字符串条目，您可以很容易地使用字符串方法找到要删除的所有索引。

ind_drop = df[df['column_of_strings'].apply(lambda x: x.startswith('Keyword'))].index

现在使用索引删除这些行

new_df = df.drop(ind_drop)

请注意，当您想要执行下拉行时，使用“inplace”命令可能很重要。

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

因为您最初的问题没有返回任何东西，所以应该使用这个命令。 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/generated/pandas.DataFrame.drop.html

如果我想删除一个索引为x的行，我将执行以下操作:

df = df[df.index != x]

如果我想要删除多个索引(比如这些索引在列表unwanted_indexes中)，我会这样做:

desired_indices = [i for i in len(df.index) if i not in unwanted_indices]
desired_df = df.iloc[desired_indices]

正如Dennis Golomazov的回答所建议的，使用逐行删除。您可以选择保留行。假设您有一个要删除的行索引列表，名为indices_to_drop。您可以将其转换为掩码，操作如下:

mask = np.ones(len(df), bool)
mask[indices_to_drop] = False

你可以直接使用这个索引:

df_new = df.iloc[mask]

这个方法的好处是，掩码可以来自任何来源:它可以是一个包含许多列的条件，也可以是其他条件。

真正好的事情是，你根本不需要原始DataFrame的索引，所以索引是否唯一并不重要。

缺点当然是不能用这种方法进行就地放置。

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