python pandas根据某一变量删除行

要根据某一变量删除行，可以使用pandas中的drop方法。这个方法允许你根据指定的条件删除DataFrame中的行。首先，你需要使用条件语句来选择满足特定条件的行。然后，使用drop方法来删除这些行。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({"record": [np.nan, "亚健康|潘光|45岁", "疾病|张思", np.nan],
                   "date": [np.nan, 20210102, 20210103, 20210104]},
                  index=["one", "two", "three", "four"])

# 根据某一变量删除行
df = df.drop(df[df["record"].isnull()].index)

# 打印删除行后的DataFrame对象
print(df)

在这个例子中，我们使用drop方法删除了"record"列中值为NaN的行。df["record"].isnull()返回一个布尔Series，其中为True的索引对应着要删除的行。然后，我们使用drop方法根据这些索引删除行。最后，我们打印删除行后的DataFrame对象。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python pandas 删除指定行/列数据](https://blog.csdn.net/p1306252/article/details/114890550)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Python Pandas中Dataframe对象，如何根据列值筛选满足条件的行，并且获得行的索引值](https://download.csdn.net/download/weixin_38602563/13750772)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Python pandas中 如何声明(创建)一个空的DataFrame对象（变量），如何快速的创建一个DataFrame变量？](https://download.csdn.net/download/weixin_38562492/13747998)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]