如何根据条件在panadas中删除行？

在pandas中，可以使用条件来删除行。以下是一种常见的方法：

首先，导入pandas库并读取数据集：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

然后，使用条件来选择要删除的行：

# 根据条件选择要删除的行
condition = df['column_name'] > 10

在上面的代码中，column_name是要根据其值来选择要删除的行的列名，>是一个条件运算符，表示大于。

最后，使用drop()函数删除满足条件的行：

# 删除满足条件的行
df.drop(df[condition].index, inplace=True)

在上面的代码中，df[condition]选择满足条件的行，.index返回这些行的索引，drop()函数删除这些行，inplace=True表示在原始数据集上进行修改。

完整的代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 根据条件选择要删除的行
condition = df['column_name'] > 10

# 删除满足条件的行
df.drop(df[condition].index, inplace=True)

以上代码将根据条件删除满足条件的行。请注意，column_name应替换为实际的列名，data.csv应替换为实际的数据集文件名。

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