如何在pandas中删除行，遵循多个标准？

在pandas中，可以使用drop()方法来删除行，同时遵循多个标准。drop()方法可以接受一个参数index，用于指定要删除的行的索引。

下面是一个示例代码，演示如何在pandas中删除行，遵循多个标准：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除年龄大于等于35且城市为伦敦的行
df = df.drop(df[(df['Age'] >= 35) & (df['City'] == 'London')].index)

# 打印删除后的DataFrame
print(df)

输出结果为：

     Name  Age      City
0   Alice   25  New York
1     Bob   30     Paris
3   David   40     Tokyo

在上述示例中，我们使用drop()方法结合布尔索引来删除满足多个条件的行。首先，我们使用df['Age'] >= 35和df['City'] == 'London'来创建一个布尔索引，表示年龄大于等于35且城市为伦敦的行。然后，我们使用df.drop()方法将这些行从DataFrame中删除。

需要注意的是，drop()方法默认会返回一个新的DataFrame，原始的DataFrame不会被修改。如果想要直接在原始DataFrame上进行修改，可以使用inplace=True参数，如：df.drop(df[(df['Age'] >= 35) & (df['City'] == 'London')].index, inplace=True)。

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