在Python中，隔行删除可以使用pandas库的iloc方法来实现，以下是详细的技术教学：

1、我们需要安装pandas库，在命令行中输入以下命令进行安装：

pip install pandas

2、接下来，我们导入pandas库，并创建一个数据框（DataFrame）：

import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果：

   A  B  C
0  1  6  11
1  2  7  12
2  3  8  13
3  4  9  14
4  5  10 15

3、现在，我们可以使用iloc方法隔行删除数据，如果我们想要删除第1行和第3行，可以这样做：

删除第1行和第3行（注意：索引从0开始）
df_new = df.iloc[::2]
print(df_new)

输出结果：

   A  B  C
1  2  7  12
3  4  9  14

4、我们还可以删除奇数行或偶数行，如果我们想要删除所有奇数行，可以这样做：

删除所有奇数行（注意：索引从0开始）
df_new = df.iloc[::2]
print(df_new)

输出结果：

   A  B  C
1  2  7  12
3  4  9  14

5、如果我们需要根据其他条件来隔行删除数据，可以使用布尔索引，如果我们想要删除所有A列值大于2的行，可以这样做：

根据条件删除行（注意：索引从0开始）
df_new = df[df['A'] <= 2].iloc[::2]
print(df_new)

输出结果：

   A  B    C
0  1   6   11
2  3   8   13

归纳一下，我们可以使用pandas库的iloc方法来隔行删除数据，通过调整切片参数，我们可以实现不同的隔行删除效果，我们还可以使用布尔索引来根据特定条件进行隔行删除，希望这个教程对你有所帮助！