如何删除DataFrame的第i行？DF.drop(i)执行无效的问题

下面是几种常见原因和对应解决办法：

• 索引标签≠行位置
  drop()默认按索引标签删除行，不是按行的物理位置顺序。如果你的DataFrame索引不是连续整数（比如之前删过行导致索引断层，或是用了自定义索引），直接传数字i要么删错行，要么因为找不到对应标签而无变化。
  解决：要按行位置删除，改用DF = DF.drop(DF.index[i])，或者用DF = DF.iloc[:i].append(DF.iloc[i+1:])。

• 目标索引不存在
  如果i不是当前DataFrame的索引标签，drop()默认会忽略该操作（errors='ignore'是默认参数），既不报错也不修改数据。比如索引是[1,3,5]，执行DF.drop(2)时根本没有对应索引的行，自然看不到变化。
  解决：先打印print(DF.index)确认现有索引，或者添加errors='raise'强制报错排查：DF = DF.drop(i, errors='raise')，若索引不存在会直接抛出异常，快速定位问题。

• 数据类型不匹配
  比如索引是字符串类型（如["a","b","c"]）但你传的i是整数1，或者索引是整数但i是字符串"1"，都会导致匹配失败，删除操作无效。
  解决：检查type(i)和DF.index.dtype是否一致，将i转换成和索引相同的类型再执行删除。

• 代码逻辑有覆盖
  若执行DF = DF.drop(i)之后，又有代码重新给DF赋值（比如重新读取数据源），之前的删除操作会被覆盖，看起来像是没生效。
  解决：检查代码顺序，确保删除操作之后没有重置DF的语句。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者TourEiffel