本文介绍了如何使用pandas的query函数根据组合判断条件删除DataFrame中不满足条件的数据行。通过示例展示了如何删除年龄小于等于30且薪水低于7000的行，以及使用逻辑运算符实现更复杂条件的筛选。
使用pandas的query函数基于组合判断条件删除DataFrame中不满足条件的数据行
在数据处理和分析中，经常需要根据特定条件筛选和处理数据。在Python中，pandas库提供了强大的数据操作功能，其中的query函数可以方便地根据条件筛选和删除DataFrame中的数据行。本文将介绍如何使用pandas的query函数基于组合判断条件删除DataFrame中不满足条件的数据行，并提供相应的源代码示例。
首先，我们需要导入pandas库，并创建一个示例DataFrame用于演示操作：
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
data = {
'Name': ['Alice'
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