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。

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

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

请看下面的数据框架df

df

   column1  column2  column3
0        1       11       21
1        2       12       22
2        3       13       23
3        4       14       24
4        5       15       25
5        6       16       26
6        7       17       27
7        8       18       28
8        9       19       29
9       10       20       30

删除第1列中所有奇数的行

创建一个列n1中所有元素的列表，并只保留那些偶数元素(您不想删除的元素)

Keep_elements = [x for x in df.]列1如果x%2==0]

所有列n1中值为[2,4,6,8,10]的行将被保留或不被删除。

df.set_index('column1',inplace = True)
df.drop(df.index.difference(keep_elements),axis=0,inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)

我们将columnn1作为索引，并删除所有不需要的行。然后我们将索引重置回来。 df

   column1  column2  column3
0        2       12       22
1        4       14       24
2        6       16       26
3        8       18       28
4       10       20       30

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

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。