删除不满足某个等式条件的行，但包含NaN的行除外

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，需要明确等式条件的具体要求。假设等式条件为"column1 + column2 = 10"，即两列的和等于10。
2. 接下来，需要遍历数据集中的每一行，判断是否满足等式条件。如果满足条件且不包含NaN值，则保留该行；否则，删除该行。
3. 在判断等式条件时，需要注意处理NaN值。可以使用numpy库中的isnan()函数来判断是否为NaN值。
4. 在删除行时，可以使用pandas库中的drop()函数。通过指定行索引，可以删除不满足条件的行。

下面是一个示例代码，演示如何实现删除不满足等式条件的行，但包含NaN的行除外：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据集
data = {'column1': [1, 2, np.nan, 4, 5],
        'column2': [9, 8, 7, np.nan, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义等式条件
equation = "column1 + column2 = 10"

# 遍历每一行，判断是否满足等式条件
for index, row in df.iterrows():
    if eval(equation) and not np.isnan(row['column1']) and not np.isnan(row['column2']):
        continue
    else:
        df = df.drop(index)

print(df)

在上述示例代码中，我们首先创建了一个示例数据集df，包含两列column1和column2。然后定义了等式条件"column1 + column2 = 10"。接着使用iterrows()函数遍历每一行，通过eval()函数判断是否满足等式条件，并使用isnan()函数判断是否包含NaN值。最后，通过drop()函数删除不满足条件的行。

请注意，以上代码仅为示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整。另外，腾讯云相关产品和产品介绍链接地址与该问题无关，故不提供。