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])]

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。

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。

你也可以传递给DataFrame。删除标签本身(而不是一系列索引标签):

In[17]: df
Out[17]: 
            a         b         c         d         e
one  0.456558 -2.536432  0.216279 -1.305855 -0.121635
two -1.015127 -0.445133  1.867681  2.179392  0.518801

In[18]: df.drop('one')
Out[18]: 
            a         b         c         d         e
two -1.015127 -0.445133  1.867681  2.179392  0.518801

这相当于:

In[19]: df.drop(df.index[[0]])
Out[19]: 
            a         b         c         d         e
two -1.015127 -0.445133  1.867681  2.179392  0.518801

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