可能是由于以下原因导致的:
reset_index()
方法重新索引Dataframe,示例代码如下:df = df.drop(index=[1, 2, 3]) # 删除行
df = df.reset_index(drop=True) # 重新索引
inplace=True
参数:默认情况下,drop()
方法不会修改原始Dataframe,而是返回一个删除指定行后的新Dataframe。如果没有将inplace=True
参数设置为True,那么行数计算仍然会包括被删除的行。可以使用以下代码确保在原始Dataframe上进行修改:df.drop(index=[1, 2, 3], inplace=True) # 删除行并在原始Dataframe上进行修改
MultiIndex
对象来指定要删除的行的索引,示例代码如下:df = df.drop(index=pd.MultiIndex.from_tuples([(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C')])) # 删除多级索引行
以上是解决在Pandas Dataframe中删除行后获得错误行数的常见方法。希望对您有帮助!
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