使用dropna 删除某列数据为1的行

使用 `dropna` 方法删除某列数据为1的行，可以先将数据框中该列中的1值替换为NaN，然后再使用 `dropna` 方法删除行。具体实现方法如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [4, 1, 6, 7], 'C': [1, 9, 1, 11]})

# 将列'C'中的1值替换为NaN
df['C'].replace(1, np.nan, inplace=True)

# 删除NaN值所在的行
df.dropna(subset=['C'], inplace=True)

print(df)

运行结果如下：

   A  B     C
1  2  1   9.0
3  4  7  11.0

在这个例子中，我们使用了 `replace` 方法将列'C'中的1值替换为NaN，然后使用 `dropna` 方法删除NaN值所在的行。