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删除缺失值那行

在Pandas库中，你可以使用`dropna()`函数来删除包含缺失值（NaN）的行。这个函数会检查DataFrame中的每个元素，如果发现某个元素缺失，则会根据指定的规则决定是否删除该行。默认的行为是删除含有任何缺失值的行。

例如，如果你有一个名为df的DataFrame，并想删除所有包含缺失值的行，可以这样做：

df = df.dropna()  # 删除所有包含缺失值的行

如果你想基于特定列删除含有缺失值的行，可以在`dropna()`函数中传入`axis=0`（表示按行操作），并指定`thresh`参数，如只删除某一列中缺失值超过一定数量的行：

df = df.dropna(subset=['column_name'], thresh=len(df) * 0.5)  # 删除'column_name'列中一半以上缺失值的行

或者设置`how='any'`，则只要有一项是NA就删除：

df = df.dropna(axis=0, how='any')  # 删除只要有任一列存在缺失值的行

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。