在没有循环的情况下从多级pandas数据帧中删除行列表

在没有循环的情况下，可以使用pandas的merge函数和isin函数来从多级pandas数据帧中删除行列表。

首先，我们需要创建一个多级pandas数据帧。假设我们有一个名为df的数据帧，其中包含两个级别的索引（Level 1和Level 2）和一些数据列。

import pandas as pd

# 创建多级索引
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 'a'), ('A', 'b'), ('B', 'a'), ('B', 'b')])
# 创建数据帧
df = pd.DataFrame({'data': [1, 2, 3, 4]}, index=index)

现在，我们有一个要删除的行列表，可以使用merge函数和isin函数来实现。

# 要删除的行列表
rows_to_delete = [('A', 'a'), ('B', 'b')]

# 使用merge函数和isin函数删除行列表
df = df.merge(pd.DataFrame(rows_to_delete, columns=df.index.names), how='left', indicator=True)
df = df[df['_merge'] == 'left_only']
df = df.drop('_merge', axis=1)

在上面的代码中，我们首先使用merge函数将要删除的行列表与数据帧进行左连接，并添加一个名为"_merge"的列。然后，我们使用isin函数将"_merge"列中值为"left_only"的行筛选出来，这些行即为要保留的行。最后，我们使用drop函数删除"_merge"列。

这样，我们就成功地从多级pandas数据帧中删除了指定的行列表。

关于pandas的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的产品介绍链接地址：腾讯云-云数据库TDSQL for PostgreSQL。