dataframe删除特定值的行

要在DataFrame中删除特定值的行，可以使用以下方法：

1. 使用条件过滤

使用条件过滤可以根据某个列的特定值来删除行。例如，要删除某个列中值为0的所有行，可以使用以下代码：

df = df[df['column_name'] != 0]

其中，`column_name`是要删除行的列名，`!= 0`表示选择不等于0的行。

2. 使用drop()方法

使用`drop()`方法可以删除DataFrame中特定值的行。例如，要删除所有值为0的行，可以使用以下代码：

df = df.drop(df[df['column_name'] == 0].index)

其中，`column_name`是要删除行的列名，`df[df['column_name'] == 0]`选择所有值为0的行，`index`返回这些行的索引，然后使用`drop()`方法删除这些行。

3. 使用isin()方法

使用`isin()`方法可以选择DataFrame中具有特定值的行，然后使用`~`运算符来删除这些行。例如，要删除所有值为0和1的行，可以使用以下代码：

df = df[~df['column_name'].isin([0, 1])]

其中，`column_name`是要删除行的列名，`[0, 1]`是要选择的特定值的列表，`~`运算符表示选择不在列表中的行。