删除pandas数据帧中不满足条件的行

可以使用drop()方法结合条件筛选来实现。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建数据帧：假设我们有一个名为df的数据帧。
3. 使用条件筛选：使用布尔索引来筛选出满足条件的行。例如，假设我们要删除df中"age"列小于18的行，可以使用以下代码：
4. 使用条件筛选：使用布尔索引来筛选出满足条件的行。例如，假设我们要删除df中"age"列小于18的行，可以使用以下代码：
5. 这里的df['age'] < 18是一个条件表达式，返回一个布尔Series，表示每一行是否满足条件。df[df['age'] < 18]则返回一个新的数据帧，包含满足条件的行。最后，使用drop()方法删除这些行，并重新赋值给df。
6. 完整代码示例：
7. 完整代码示例：

删除pandas数据帧中不满足条件的行的优势是可以快速、灵活地对数据进行筛选和处理。它适用于数据清洗、数据预处理、数据分析等场景。

推荐的腾讯云相关产品是腾讯云数据库TencentDB，它是一种高性能、可扩展的云数据库解决方案，提供了多种数据库引擎（如MySQL、Redis、MongoDB等），可满足不同业务场景的需求。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云数据库的信息：腾讯云数据库TencentDB

注意：本答案仅供参考，具体的产品选择和链接地址可能需要根据实际情况进行调整。