使用序列上的一些函数从pandas dataframe中删除行

在pandas中，可以使用一些序列上的函数来删除DataFrame中的行。以下是一些常用的函数和方法：

1. 使用drop()函数删除行：
   • 概念：drop()函数用于删除DataFrame中的行或列。
   • 分类：这是一个pandas的函数。
   • 优势：drop()函数可以根据指定的行索引或条件删除行。
   • 应用场景：适用于需要删除DataFrame中特定行的情况。
   • 示例代码：
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• 使用布尔索引删除行：
  • 概念：布尔索引是一种通过布尔值来选择行的方法。
  • 分类：这是pandas中的一种索引方式。
  • 优势：布尔索引可以根据条件选择行，非常灵活。
  • 应用场景：适用于根据条件删除DataFrame中的行。
  • 示例代码：
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• 使用dropna()函数删除缺失值行：
  • 概念：dropna()函数用于删除包含缺失值的行。
  • 分类：这是pandas的函数。
  • 优势：dropna()函数可以快速删除包含缺失值的行。
  • 应用场景：适用于需要删除包含缺失值的行的情况。
  • 示例代码：
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• 使用iloc[]函数删除行：
  • 概念：iloc[]函数用于通过位置索引删除行。
  • 分类：这是pandas的函数。
  • 优势：iloc[]函数可以根据位置索引快速删除行。
  • 应用场景：适用于根据位置索引删除行的情况。
  • 示例代码：
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这些是常用的从pandas DataFrame中删除行的方法。根据具体的需求和条件，选择适合的方法来删除行。