pandas删除符合条件的行

可以使用 `pandas.DataFrame.drop` 方法来删除符合条件的行。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
                   'age': [25, 30, 35, 40, 45]})

# 删除年龄大于等于 35 岁的行
df = df.drop(df[df['age'] >= 35].index)

print(df)

输出结果为：

     name  age
0   Alice   25
1     Bob   30

在上述示例中，`drop` 方法的参数是一个索引列表，这个列表由 `df` 中年龄大于等于 35 岁的行的索引构成。由于 `drop` 方法会返回一个新的 DataFrame，因此需要将其赋值给原来的变量 `df`，以实现删除操作。

相关问题

Python pandas删除符合条件的行

您可以使用 Pandas 的 drop 函数删除符合条件的行。例如，如果您想删除一列名为“age”的行（其中值为25），则可以执行以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 25, 35],
        'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除符合条件的行
df = df.drop(df[(df.age == 25)].index)

# 显示结果
print(df)

输出结果将不包括年龄为25岁的行：

      name  age      city
1      Bob   30  Shanghai
3    David   35  Shenzhen

需要注意的是，这里的 `drop` 函数是对原始 DataFrame 进行修改操作的，如果您想将结果保存到新的 DataFrame 中，请使用 `df_new = df.drop(...)` 的方式。

pandas删除符合条件的行_【Python】Pandas基础：结构化数据处理

好的，你的问题是关于 Pandas 如何删除符合条件的行。对于 Pandas 数据框，我们可以使用 drop 函数来删除符合条件的行。其中，drop 函数有两个参数，一个是要删除的行的索引或标签，另一个是指定要删除的轴（行或列）。下面是一些例子：

1. 删除某一列满足条件的所有行：

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

2. 删除多列满足条件的所有行：

df = df.drop(df[(df['column_name1'] == condition1) & (df['column_name2'] == condition2)].index)

3. 删除某一列包含给定字符的所有行：

df = df.drop(df[df['column_name'].str.contains('string')].index)

除了 drop 函数外，也可以使用其他函数来删除符合条件的行，如 dropna 函数，它可以删除含有缺失值的行。希望这些例子能够帮助到你。