在条件下删除pandas df行

是指使用Python的pandas库来删除DataFrame（df）中满足特定条件的行。下面是完善且全面的答案：

概念： DataFrame是pandas库中的一个数据结构，类似于表格，由行和列组成。删除行是指从DataFrame中移除满足特定条件的行。

分类： 在条件下删除pandas df行可以分为两种情况：

1. 删除满足特定条件的行：根据某些条件筛选出需要删除的行。
2. 删除缺失值所在的行：删除包含缺失值的行。

优势： 使用pandas库进行行删除具有以下优势：

1. 灵活性：可以根据自定义的条件删除行，满足不同的需求。
2. 高效性：pandas库使用了向量化操作，能够快速处理大量数据。
3. 可追溯性：删除行的操作可以被记录下来，方便后续的数据分析和处理。

应用场景： 在数据分析和数据处理过程中，经常需要根据特定条件删除DataFrame中的行。例如：

1. 数据清洗：删除包含异常值或错误数据的行。
2. 数据过滤：根据某些条件筛选出需要的数据行。
3. 数据预处理：删除包含缺失值的行，以保证后续分析的准确性。

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下面是针对两种情况的删除行操作的代码示例：

1. 删除满足特定条件的行：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除年龄大于等于35的行
df = df[df['Age'] < 35]

1. 删除缺失值所在的行：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, None, 35, 40],
        'City': ['New York', 'Paris', None, 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除包含缺失值的行
df = df.dropna()

以上代码示例中，我们使用了pandas库的DataFrame对象的相关方法来实现行删除操作。在实际应用中，可以根据具体的需求和条件进行相应的调整和扩展。