减少df.loc和丢弃特定列中特定字符的行的内存消耗

可以通过以下步骤实现：

1. 使用df.loc进行行选择：df.loc可以根据条件选择特定的行。在选择行时，可以使用布尔条件来过滤出需要的行。例如，可以使用df.loc[条件]来选择满足条件的行。
2. 丢弃特定列中特定字符的行：可以使用df.drop函数来删除特定列中包含特定字符的行。首先，使用df[column_name].str.contains(pattern)来创建一个布尔条件，该条件将返回包含特定字符的行。然后，使用df.drop函数将这些行从数据框中删除。

下面是一个示例代码，演示如何减少df.loc和丢弃特定列中特定字符的行的内存消耗：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'Tom'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用df.loc选择年龄大于30的行
selected_rows = df.loc[df['Age'] > 30]

# 打印选择的行
print(selected_rows)

# 丢弃City列中包含特定字符的行
pattern = 'o'
filtered_rows = df.drop(df[df['City'].str.contains(pattern)].index)

# 打印过滤后的行
print(filtered_rows)

在这个示例中，我们首先使用df.loc选择年龄大于30的行，并将结果存储在selected_rows变量中。然后，我们使用df.drop函数删除City列中包含字母'o'的行，并将结果存储在filtered_rows变量中。最后，我们打印出选择的行和过滤后的行。

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请注意，以上仅为示例，实际选择适合自己需求的产品和服务时，需要根据具体情况进行评估和选择。