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原文链接：https://blog.csdn.net/shuihupo/article/details/82842524 网上关于dataframe删除指定行的博文较少，看到一篇不错的，转载一下，原文地址：https://blog.csdn.net/shuihupo/article/details/82842524
pandas删除指定行
遇到清洗数据的问题，需要把某一列数据中，那些为指定元素的数据，整行去除 尝试了 drop 却不能到达理想的效果，drop 仅仅删除了第一个。 此时用 isin 效果理想。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"key":['green','red', 'blue'],
"data1":['a','b','c'],"sorce": [33,61,99]})
data1 sorce
0 a green 33
1 b red 61
2 c blue 99
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"key":['green','red', 'blue'],
"data1":['a','b','c'],"sorce": [33,61,99]})
data1 = pd.concat([df,df],ignore_index=True)
data2=data1[-data1.sorce.isin([61])]
print("---------------")
print(data1)
print("---------------")
print(data2)
print("---------------")
data3=data1.drop(data1.ix[:,'sorce']==61)
print(data3)
---------------
data1 key sorce
0 a green 33
1 b red 61
2 c blue 99
3 a green 33
4 b red 61
5 c blue 99
---------------
data1 key sorce
0 a green 33
2 c blue 99
3 a green 33
5 c blue 99
---------------
data1 key sorce
2 c blue 99
3 a green 33
4 b red 61
5 c blue 99
data.name.isin([筛选元素])
对dataframe的某列（name为列名）进行筛选，加负号（或~）的原因是想删除符合条件的行，不加负号（或~）是筛选出符合条件的行 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「水…琥珀」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/shuihupo/article/details/82842524
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