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

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。

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]

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. 

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)

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])]