如何从Pandas DataFrame中删除特定行？

在Pandas DataFrame中，你可以通过多种方式删除特定行。以下是几种常见的方法：

1. **基于索引**：

df = df.drop(index=[index_number])  # 通过行索引删除一行
df = df.drop(df.index[df['column_name'] == value])  # 删除某一列满足条件的行

这里`index_number`是行的整数索引，`column_name`是列名，`value`是你想筛选的特定值。

2. **基于布尔索引**：

df = df[~df['column_name'].isin(value_list)]  # 删除某一列包含在列表中的所有行

这里`value_list`是一个你想排除的值的列表，`~`表示取反，所以结果就是不包含这些值的行。

3. **基于条件语句**：

df = df[df['column_name'] != condition]  # 删除满足特定条件的行

`condition`应为你期望删除的行的条件表达式。

注意：上述操作都会返回一个新的DataFrame，原始DataFrame不会改变。如果你想在原地修改DataFrame，可以使用`inplace=True`参数：

df.drop(df[df['column_name'] == value].index, inplace=True)