pandas按值删除行

pandas中按值删除行可以使用DataFrame的drop函数结合条件选择进行操作。具体步骤如下：
1. 首先，使用条件选择操作，筛选出符合要求的行，得到一个布尔型的Series。
2. 然后，使用drop函数，将布尔型的Series作为索引参数传入，删除对应的行。
3. 最后，根据需求选择是否替换原始的DataFrame。

举例来说，如果我们要删除分数小于50且大于20的行，可以使用以下代码：
df.drop(df[(df.score < 50) & (df.score > 20)].index, inplace=True)

相关问题

pandas按条件删除多余的行

可以使用pandas的drop函数，指定删除条件即可。具体操作方法如下：

df.drop(df[df['列名'] > 值].index, inplace=True)

其中，df为你的数据框，'列名'为你需要按条件删除的列，值为具体的条件。例如，删除df中'age'列中大于25的数据，可以这样写：

df.drop(df[df['age']>25].index, inplace=True)

这样就可以删除符合条件的行了。

pandas怎么直接删除行

回答: 在pandas中，可以使用`drop`函数来直接删除行。有几种方法可以实现删除行的操作。一种方法是通过行号删除，使用`df.drop(df.index\[行号\], inplace=True)`来删除指定行号的行。例如，`df.drop(df.index\[0\], inplace=True)`可以删除第一行。另一种方法是通过条件删除，使用`df.drop(df\[df\['条件'\]\].index, inplace=True)`来删除满足条件的行。例如，`df.drop(df\[df\['appPlatform'\] == 2\].index, inplace=True)`可以删除属性`appPlatform`值为2的行。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pandas删除指定行详解](https://blog.csdn.net/weixin_39956558/article/details/111531319)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Pandas的学习(pandas中删除行以及重排(重建)行索引)](https://blog.csdn.net/wei18791957243/article/details/120240208)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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