在DataFrame中删除条件给出true或false的行

，可以使用drop()方法结合布尔索引来实现。

首先，我们需要创建一个DataFrame示例：

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Emily'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo'],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000]}
df = pd.DataFrame(data)

现在，我们有一个DataFrame df，它包含了姓名、年龄、城市和薪水四个列。

接下来，我们可以使用布尔索引来删除满足条件的行。假设我们要删除年龄大于等于35岁的行，可以使用以下代码：

df = df.drop(df[df['Age'] >= 35].index)

这里，df['Age'] >= 35会返回一个布尔Series，其中为True的行表示年龄大于等于35岁的行。然后，我们使用df[df['Age'] >= 35].index获取这些行的索引，并将其传递给drop()方法来删除这些行。

最后，我们可以打印出删除后的DataFrame来验证结果：

print(df)

输出结果为：

   Name  Age      City  Salary
0  John   25  New York    5000
1  Emma   30     Paris    6000

这样，我们成功删除了年龄大于等于35岁的行。

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