dataframe删除某列中以30开头的行

假设你的DataFrame叫做`df`，列名叫做`column_name`，你可以使用以下代码来删除某列中以30开头的行：

df = df[~df['column_name'].astype(str).str.startswith('30')]

这里使用了`astype(str)`将列转换为字符串类型，然后使用`str.startswith('30')`过滤掉以30开头的行，最后使用`~`取反符号来保留不以30开头的行。

相关问题

dataframe删除某列中以30开头的行，index重新排序

你可以使用以下代码来删除某列中以30开头的行，并重新排序索引：

df = df[~df['column_name'].astype(str).str.startswith('30')].reset_index(drop=True)

这里使用了上一个问题中的代码来删除以30开头的行，然后使用`reset_index`方法将索引重新排序，并使用`drop=True`参数来删除原来的索引列。

dataframe删除某列

可以使用 `drop()` 方法删除 DataFrame 中的某一列，其中需要指定 `axis=1` 表示删除列，同时需要指定要删除的列的名称或索引。

例如，假设 DataFrame 名称为 `df`，要删除名为 `column_name` 的列，可以使用以下代码：

df = df.drop('column_name', axis=1)

也可以使用列索引删除列，例如，要删除第二列可以使用以下代码：

df = df.drop(df.columns[1], axis=1)

注意，`drop()` 方法不会修改原始 DataFrame，而是返回一个新的 DataFrame。如果要在原始 DataFrame 上进行修改，可以将 `inplace=True` 作为 `drop()` 方法的参数传递。