删除pandas数据帧行中的最高和最低值

可以通过以下步骤实现：

1. 导入pandas库并读取数据：首先需要导入pandas库，并使用相应的函数读取数据，例如使用read_csv()函数读取CSV文件或read_excel()函数读取Excel文件。
2. 数据预处理：对于读取的数据，可能需要进行一些预处理操作，例如去除缺失值、处理异常值等。可以使用pandas提供的函数，如dropna()函数去除缺失值，fillna()函数填充缺失值，replace()函数替换异常值等。
3. 计算最高和最低值：使用pandas的max()和min()函数分别计算每行数据的最高和最低值。这些函数可以应用于整个DataFrame或特定列，具体取决于数据的结构。
4. 删除最高和最低值所在的行：使用pandas的drop()函数删除包含最高和最低值的行。可以通过指定行索引或条件来删除行，具体取决于数据的结构。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理
data = data.dropna()  # 去除缺失值

# 计算最高和最低值
max_value = data.max(axis=1)  # 计算每行的最高值
min_value = data.min(axis=1)  # 计算每行的最低值

# 删除最高和最低值所在的行
data = data[~data.isin(max_value)].dropna()  # 删除包含最高值的行
data = data[~data.isin(min_value)].dropna()  # 删除包含最低值的行

# 打印结果
print(data)

在这个示例中，我们假设数据存储在名为"data.csv"的CSV文件中。首先使用read_csv()函数读取数据，然后使用dropna()函数去除缺失值。接下来，使用max()和min()函数计算每行的最高和最低值，并使用isin()函数判断每个元素是否等于最高或最低值。最后，使用dropna()函数删除包含最高和最低值的行，并打印结果。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现方式可能因数据结构和需求而有所不同。另外，腾讯云提供了一系列与数据处理和分析相关的产品，例如云数据库TencentDB、云原生数据库TencentDB for TDSQL、云数据仓库TencentDB for TDSQL、云数据湖TencentDB for TDSQL等，可以根据具体需求选择适合的产品。