如何从另一个DataFrame中删除基于数据的DataFrame行？

在Python的Pandas库中，可以使用drop()函数从另一个DataFrame中删除基于数据的行。下面是完善且全面的答案：

删除基于数据的DataFrame行可以使用drop()函数，该函数可以按照指定条件删除行。下面是使用drop()函数删除DataFrame行的一般步骤：

1. 首先，需要导入Pandas库：import pandas as pd
2. 创建两个DataFrame对象，一个是待删除行的源DataFrame，另一个是包含删除条件的DataFrame。
3. 使用drop()函数删除符合条件的行，该函数的语法为：df.drop(index, inplace=True)，其中index是待删除行的索引或索引列表。
   • 如果要删除单行，可以直接指定索引：df.drop(index_value, inplace=True)
   • 如果要删除多行，可以使用索引列表：df.drop([index_value1, index_value2], inplace=True)
   • 如果要删除一定范围内的行，可以使用切片：df.drop(df.index[start:end], inplace=True)
   • 注意，inplace=True表示在原始DataFrame上进行操作，如果不设置该参数，默认会返回删除行后的新DataFrame。

• 可以通过打印或访问修改后的DataFrame来验证是否成功删除行。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建源DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Emma'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建包含删除条件的DataFrame
condition = df['Age'] > 25

# 删除符合条件的行
df.drop(df[condition].index, inplace=True)

# 打印修改后的DataFrame
print(df)

输出结果将是：

  Name  Age      City
0  Tom   20  New York
1 Nick   25     Paris

这样，根据条件Age > 25，我们成功删除了DataFrame中符合条件的行。

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