怎样删除df中一列值内为多个特定值的所在行

可以使用 Pandas 库中的 `drop` 方法来删除满足条件的行。

假设要删除 DataFrame `df` 中一列名为 `column_name`，其中值可能包含多个特定值，需要删除这些特定值，可以按以下步骤操作：

1. 创建一个布尔向量，表示 `column_name` 列中是否包含需要删除的特定值，比如：

mask = df['column_name'].isin(['value1', 'value2', 'value3'])

2. 使用 `mask` 向量作为索引来选择需要删除的行，并使用 `drop` 方法删除它们，比如：

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

其中 `inplace=True` 表示在原 DataFrame 上进行修改，否则会返回一个新的 DataFrame。

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'column_name': ['value1', 'value2,value3', 'value4', 'value5,value6']
})

# 输出原始 DataFrame
print('Original DataFrame:')
print(df)

# 创建布尔向量
mask = df['column_name'].isin(['value2', 'value5'])

# 删除满足条件的行
df.drop(df[mask].index, inplace=True)

# 输出删除特定值后的 DataFrame
print('\nDataFrame after removing specific values:')
print(df)

运行结果如下：

Original DataFrame:
    column_name
0         value1
1  value2,value3
2         value4
3  value5,value6

DataFrame after removing specific values:
  column_name
0       value1
2       value4