python dataframe删除指定的行

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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/shuihupo/article/details/82842524

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#python #dataframe #删除指定的行

本文详细介绍了如何使用Pandas库中的isin方法有效删除DataFrame中指定条件的行，通过实例对比了drop方法与isin方法在数据清洗任务中的表现，展示了正确的操作步骤。

网上关于dataframe删除指定行的博文较少，看到一篇不错的，转载一下，原文地址：https://blog.youkuaiyun.com/shuihupo/article/details/82842524

pandas删除指定行
遇到清洗数据的问题，需要把某一列数据中，那些为指定元素的数据，整行去除。
尝试了drop却不能到达理想的效果，drop仅仅删除了第一个。
isin效果理想。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"key":['green','red', 'blue'],
            "data1":['a','b','c'],"sorce": [33,61,99]})

  data1    key  sorce
0     a  green     33
1     b    red     61
2     c   blue     99

mport pandas as pd
df = pd.DataFrame({"key":['green','red', 'blue'],
            "data1":['a','b','c'],"sorce": [33,61,99]})
data1 = pd.concat([df,df],ignore_index=True)
data2=data1[-data1.sorce.isin([61])]
print("---------------")
print(data1)
print("---------------")
print(data2)
print("---------------")
data3=data1.drop(data1.ix[:,'sorce']==61)
print(data3)

---------------
  data1    key  sorce
0     a  green     33
1     b    red     61
2     c   blue     99
3     a  green     33
4     b    red     61
5     c   blue     99
---------------
  data1    key  sorce
0     a  green     33
2     c   blue     99
3     a  green     33
5     c   blue     99
---------------
  data1    key  sorce
2     c   blue     99
3     a  green     33
4     b    red     61
5     c   blue     99
 
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