使用Python删除CSV指定行遇问题：pandas drop方法未生效

你遇到的问题核心是**drop方法的使用逻辑**：pandas的drop默认不会修改原DataFrame，而是返回一个删除行后的新对象。你既没把这个新对象赋值给变量，也没开启原地修改，所以原df完全没变化，输出自然和删除前一致。

给你三种可行的解决方式：

方式一：开启原地修改（inplace=True） #

直接在drop里加inplace=True参数，让操作直接作用于原DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.read_csv(r'C:\Users\Downloads\Iowa 2010 Census Data Population Income.csv')
# 原地删除索引9和20的行
df.drop([9, 20], inplace=True)
print(df)

方式二：重新赋值给原变量 #

把drop返回的新DataFrame赋值给原变量df，覆盖原来的数据：

import pandas as pd

df = pd.read_csv(r'C:\Users\Downloads\Iowa 2010 Census Data Population Income.csv')
# 用删除后的新数据替换原df
df = df.drop([9, 20])
print(df)

方式三：按内容匹配删除（更稳妥） #

如果你的目标是删除“美国行”和“爱荷华州行”，直接根据County列的内容匹配删除更可靠，避免CSV行顺序变化导致索引9、20对应的行不是你要删的：

import pandas as pd

df = pd.read_csv(r'C:\Users\Downloads\Iowa 2010 Census Data Population Income.csv')
# 过滤掉County列是"United States"或"Iowa"的行
df = df[~df['County'].isin(['United States', 'Iowa'])]
print(df)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者skeekcat