python如何删除DataFrame中满足条件的某几行

在 Pandas 中，可以使用布尔索引来选择 DataFrame 中满足条件的行，然后使用 `drop()` 方法删除这些行。具体步骤如下：

1. 使用布尔索引来选择 DataFrame 中满足条件的行，例如：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}

df = pd.DataFrame(data)

# 选择 age 大于等于 35 的行
mask = df['age'] >= 35
rows_to_drop = df[mask]

2. 使用 `drop()` 方法删除这些行，例如：

# 删除 age 大于等于 35 的行
df.drop(rows_to_drop.index, inplace=True)

这里使用了 `rows_to_drop.index` 来获取需要删除的行的索引。需要注意的是，`drop()` 方法默认不会修改原始 DataFrame，需要设置 `inplace=True` 才能直接在原始 DataFrame 上进行修改。