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
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。
isin效果理想。
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import pandas
as pd
-
df = pd.DataFrame({
"key":[
'green',
'red',
'blue'],
-
"data1":[
'a',
'b',
'c'],
"sorce": [
33,
61,
99]})
-
data1 key sorce
-
0 a green
33
-
1 b red
61
-
2 c blue
99
-
mport 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)
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---------------
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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
-
-
Process finished
with exit code
0
data.name.isin([筛选元素])
对dataframe的某列（name为列名）进行筛选，加负号的原因是想删除符合条件的行，不写负号是筛选出符合条件的行