在循环中删除pandas数据帧中的时间间隔

，可以使用pandas库提供的方法来实现。具体步骤如下：

导入pandas库：

import pandas as pd

创建一个包含时间间隔的数据帧：

df = pd.DataFrame({'时间间隔': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04']})

将时间间隔列转换为日期时间类型：

df['时间间隔'] = pd.to_datetime(df['时间间隔'])

创建一个空的结果数据帧，用于存储删除时间间隔后的数据：

result = pd.DataFrame(columns=['时间间隔'])

使用循环遍历数据帧中的每个时间间隔，并判断是否需要删除：

for index, row in df.iterrows():
    if row['时间间隔'] != pd.Timestamp('2022-01-02'):
        result = result.append(row)

在上述代码中，我们通过判断时间间隔是否等于指定的日期（例如：2022-01-02），来决定是否删除该行数据。

打印删除时间间隔后的结果数据帧：

print(result)

完整代码示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'时间间隔': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04']})
df['时间间隔'] = pd.to_datetime(df['时间间隔'])

result = pd.DataFrame(columns=['时间间隔'])

for index, row in df.iterrows():
    if row['时间间隔'] != pd.Timestamp('2022-01-02'):
        result = result.append(row)

print(result)

以上代码会输出删除时间间隔后的结果数据帧，即不包含指定时间间隔的数据。

注意：在实际开发中，尽量避免使用循环来处理大规模的数据，因为循环操作效率较低。可以尝试使用pandas提供的向量化操作来优化代码性能。