删除df1中A列值为'作废'和'撤销'的行

要删除df1中A列值为'作废'和'撤销'的行，可以使用以下代码：

df1 = df1[~df1['A'].isin(['作废', '撤销'])]

这将创建一个新的DataFrame df1，其中删除了A列值为'作废'和'撤销'的行。`isin()`函数用于检查列中的值是否包含在给定的列表中。

请注意，这将创建一个新的DataFrame，并不会修改原始的df1。如果您希望在原始DataFrame上直接进行修改，可以使用`drop()`方法：

df1.drop(df1[df1['A'].isin(['作废', '撤销'])].index, inplace=True)

这将直接在原始的df1上删除A列值为'作废'和'撤销'的行。设置`inplace=True`可以使更改直接应用于原始DataFrame。

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删除df1中A列值为'作废'的行

要删除df1中A列值为'作废'的行，可以使用以下代码：

df1 = df1[df1['A'] != '作废']

这将创建一个新的DataFrame df1，其中删除了A列值为'作废'的行。使用`!=`运算符可以判断A列的值是否不等于'作废'。

请注意，这将创建一个新的DataFrame，并不会修改原始的df1。如果您希望在原始DataFrame上直接进行修改，可以使用`drop()`方法：

df1.drop(df1[df1['A'] == '作废'].index, inplace=True)

这将直接在原始的df1上删除A列值为'作废'的行。设置`inplace=True`可以使更改直接应用于原始DataFrame。

删除df1中A列包含'作废'的行

要删除df1中A列包含'作废'的行，可以使用以下代码：

df1 = df1[~df1['A'].str.contains('作废')]

这将创建一个新的DataFrame df1，其中删除了A列包含'作废'的行。使用`~`运算符可以对布尔条件取反，`str.contains()`函数用于检查字符串是否包含指定的子字符串。

请注意，这将创建一个新的DataFrame，并不会修改原始的df1。如果您希望在原始DataFrame上直接进行修改，可以使用`drop()`方法：

df1.drop(df1[df1['A'].str.contains('作废')].index, inplace=True)

这将直接在原始的df1上删除A列包含'作废'的行。设置`inplace=True`可以使更改直接应用于原始DataFrame。