如何根据列值条件在DataFrame中删除行

在数据分析中，有时需要根据特定的列值条件来删除DataFrame中的行，这可以通过Pandas的DataFrame.drop方法来实现。DataFrame.drop方法接受一个参数labels，其值可以是一个标签列表，也可以是一个标签索引，用于指定要删除的行。

使用示例

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
        'age': [28, 34, 29, 42]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除age列值大于30的行
df.drop(df[df.age > 30].index, inplace=True)

# 打印结果
print(df)

在上面的示例中，我们使用DataFrame.drop方法删除了age列值大于30的行，结果如下：

   name  age
0   Tom   28
1  Jack   34

除了根据列值条件删除行，DataFrame.drop方法还可以根据行标签删除行，例如：

# 删除标签为1的行
df.drop(1, inplace=True)

# 打印结果
print(df)

   name  age
0   Tom   28

DataFrame.drop方法还可以接受一个参数axis，用于指定要删除的行或列，默认值为0，表示删除行，如果将axis设置为1，则表示删除列，例如：

# 删除name列
df.drop('name', axis=1, inplace=True)

# 打印结果
print(df)

   age
0   28

使用DataFrame.drop方法可以很方便地根据列值条件或行标签来删除DataFrame中的行或列。