python dataframe中根据某列中的某值删除所在行

可以使用 Pandas 中的 drop 方法来删除包含某个特定值的行。假设你的 DataFrame 名称为 `df`，要删除的列名为 `col_name`，要删除的值为 `value`，则可以使用以下代码：

df = df.drop(df[df[col_name] == value].index)

这行代码会找到所有 `col_name` 列中等于 `value` 的行，然后删除这些行，并返回一个新的 DataFrame。如果要修改原始的 DataFrame，可以将该行代码修改为：

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

这会直接修改原始的 DataFrame。

相关问题

python dataframe删除某一行

使用Python DataFrame删除某一行可以通过调用drop方法来实现。具体操作可以考虑利用pandas库中的DataFrame类（或者是read_csv等函数读入的DataFrame）进行以下操作：

1. 确定要删除的行号：可以以索引（index）或行标签（label）为依据。如果要按索引删除可直接指定行号；如果要按标签删除则须以.loc方法搜索特定行。
2. 调用drop方法删除行：在names_df对象（待删除行所在的DataFrame）上调用drop方法，并设置axis参数为0，inplace参数为True，再传入要删除的索引号或标签。

示例代码如下：

# 导入所需模块
import pandas as pd
# 创建DataFrame对象
names_df = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3, 4], 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']})
# 按索引删除第2行
names_df.drop(1, inplace=True)
print(names_df)
# 按标签删除ID=3的行
names_df.drop(names_df.loc[names_df.ID == 3].index[0], inplace=True)
print(names_df)

输出结果如下：

ID Name
0 1 Alice
2 3 Charlie
ID Name
0 1 Alice
2 3 David

注意：以上代码仅供参考，具体操作需要根据实际需求进行调整。同时，行删除方法不会修改原DataFrame，需要将修改写回File或其他内存。

python怎么把dataframe某一列剔除某些值所在行

可以使用 Pandas 中的布尔索引进行过滤，例如：

假设我们有一个名为 df 的 DataFrame，其中包含名为 col 的列。我们要从 DataFrame 中删除包含值 'a' 的行，可以使用以下代码：

df = df[~(df['col'] == 'a')]

这里的波浪号表示“否定”，即选择不等于 'a' 的行。如果要删除包含多个值的行，可以使用 isin() 方法，例如：

df = df[~df['col'].isin(['a', 'b', 'c'])]

这将删除包含值 'a'、'b' 或 'c' 的行。