Python Pandas 如何删除CSV文件中的指定行或按索引删除行

你写的代码无法生效的核心原因是：iterrows()返回的每一行produto是原DataFrame的副本，对副本做删除操作不会修改原数据，完全达不到修改CSV的效果。另外pandas本身有成熟的批量行操作方法，不需要用遍历的方式删行，效率很低。

第一步：读取CSV文件 #

import pandas as pd
# 你的CSV是空格分隔，所以sep设为\s+匹配多个空格，如果是常规逗号分隔CSV去掉sep参数即可
produtos = pd.read_csv("你的文件路径.csv", sep="\s+")

注意：pandas默认行索引从0开始计数，你给出的示例CSV中，ID为332的行对应索引是1，第三行ID为112的行对应索引是2。

方法1：按行索引删除指定行 #

用pandas内置的drop方法即可实现：

# 示例：删除索引为1的行（对应ID为332的记录）
# inplace=True代表直接修改原DataFrame，也可以不加这个参数，把结果赋值给新变量
produtos.drop(index=1, inplace=True)

# 如果要同时删除多个索引的行，传索引列表即可
# 示例：删除索引0和2的行：produtos.drop(index=[0,2], inplace=True)

方法2：按指定条件删除行（更稳妥，不依赖索引位置） #

如果不想依赖行索引，要删除符合指定条件的行，比如直接删ID为332的记录：

# 写法1：布尔索引筛选保留符合条件的行
produtos = produtos[produtos["ID"] != 332]

# 写法2：结合drop方法实现
produtos.drop(index=produtos[produtos["ID"] == 332].index, inplace=True)

第三步：保存修改结果到CSV #

# index=False代表不把pandas的行索引写入最终CSV
produtos.to_csv("修改后的文件路径.csv", index=False)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user17149615