从数据帧中删除行，df.drop不删除行

从数据帧中删除行是一种常见的数据处理操作，可以使用DataFrame.drop()方法来实现。不过，df.drop()方法默认不会修改原始数据帧，而是返回一个删除指定行后的新数据帧。以下是一个完善且全面的答案：

答案概述：从数据帧中删除行是通过调用DataFrame.drop()方法来实现的。该方法默认不会修改原始数据帧，而是返回一个删除指定行后的新数据帧。

详细答案：

概念：从数据帧中删除行是指通过操作数据帧对象，将其中的特定行删除的过程。
分类：在DataFrame中删除行可以分为两种方式，一种是通过索引删除指定行，另一种是通过条件筛选删除满足条件的行。
优势：删除数据帧中的行可以帮助我们清理数据、去除异常值、过滤无关数据，使得数据处理更加准确和高效。
应用场景：删除行常用于数据清洗、数据预处理、异常值处理等数据处理任务中。
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示例代码：

# 导入相关库
import pandas as pd

# 创建示例数据帧
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['London', 'New York', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除指定行（根据索引）
df_drop_index = df.drop([1, 3])

# 删除满足条件的行（示例为年龄大于等于35）
df_drop_condition = df.drop(df[df['Age'] >= 35].index)

# 打印结果
print("原始数据帧：")
print(df)
print("\n删除指定行后的数据帧：")
print(df_drop_index)
print("\n删除满足条件的行后的数据帧：")
print(df_drop_condition)

输出结果：

原始数据帧：
      Name  Age      City
0    Alice   25    London
1      Bob   30  New York
2  Charlie   35     Paris
3    David   40     Tokyo

删除指定行后的数据帧：
      Name  Age    City
0    Alice   25  London
2  Charlie   35   Paris

删除满足条件的行后的数据帧：
    Name  Age      City
0  Alice   25    London
1    Bob   30  New York

注意事项：