dataframe删除符合条件的行-Python数据分析：如何高效清洗数据？

数据清洗是数据分析中非常重要的一环，而在数据清洗过程中，经常需要删除不符合条件的行。对于使用Python进行数据分析的人来说，pandas库中的DataFrame是一个非常有用的工具。在DataFrame中，有多种方法可以删除符合条件的行，比如使用布尔索引、使用query()方法等等。在本文中，我将对这些方法进行评测对比，帮助读者选择最适合自己需求的方法。

一、布尔索引删除

首先介绍最基本也是最常用的方法——布尔索引删除。这种方法通过创建一个布尔数组来选择需要保留的行，并将其赋值给原始DataFrame，从而实现删除操作。下面是示例代码：

import pandas as pd
#创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,5],
                   'B':[6,7,8,9, 10]})
#使用布尔索引删除
df = df[df['A']>3]
print(df)

上述代码中，我们创建了一个包含两列的DataFrame，并使用布尔索引删除了'A'列中大于3的行。运行结果如下：

   A   B
3  4   9
4  5  10

二、query()方法删除

接下来介绍另一种方法——query()方法删除。这种方法可以通过传入一个字符串表达式来进行筛选，非常方便。下面是示例代码：

```

import pandas as pd

#创建DataFrame

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,5],

'B':[6,7,8,9, 10]})。

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