python pandas 查询式删除\

你可以使用 Pandas 中的 `drop()` 方法来删除满足特定条件的行。以下是一个示例代码，可以删除所有满足 "Age" 列大于 30 的行：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
                   'Age': [25, 30, 35, 40],
                   'Gender': ['F', 'M', 'M', 'M']})

# 删除所有满足条件的行
df.drop(df[df['Age'] > 30].index, inplace=True)

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

    Name  Age Gender
0  Alice   25      F
1    Bob   30      M

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个 DataFrame，然后使用 `drop()` 方法删除了所有满足 "Age" 列大于 30 的行。注意，我们使用了 `df[df['Age'] > 30].index` 来获取满足条件的行的索引，然后将这些索引传递给 `drop()` 方法。最后，我们使用了 `inplace=True` 参数来直接修改原始的 DataFrame，而不是创建一个新的 DataFrame。