pandas删除index_name列含有退市的行

假设数据框的索引名为`index_name`，要删除`index_name`列含有“退市”的行，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': ['上市', '退市', '上市', '退市']}
df = pd.DataFrame(data, index=['row1', 'row2', 'row3', 'row4'], columns=['A', 'B', 'C'])

# 删除含有“退市”的行
df = df[df['C'] != '退市']

# 删除索引名为index_name的列
df = df.drop(columns=['index_name'])

首先，我们通过`df['C'] != '退市'`得到一个布尔数组，表示哪些行的`C`列不是“退市”。接着，我们使用这个布尔数组对数据框进行切片，得到不含有“退市”的行的数据框。最后，我们使用`df.drop(columns=['index_name'])`删除索引名为`index_name`的列。注意，这个操作会修改原始数据框，如果想保留原始数据框，需要将结果赋值给一个新的变量。