基于更复杂的条件删除pandas中的行

在pandas中，要基于更复杂的条件删除行，可以使用布尔索引。

布尔索引是通过对数据帧应用条件来创建一个布尔值（True或False）的数组，然后使用这个布尔数组来过滤数据帧。

以下是一个示例代码，演示如何在pandas中基于更复杂的条件删除行：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Mike'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 显示原始数据帧
print("原始数据帧：")
print(df)

# 基于条件创建布尔索引
bool_index = (df['Age'] > 25) & (df['City'] != 'London')

# 使用布尔索引删除行
df = df[bool_index]

# 显示删除行后的数据帧
print("删除行后的数据帧：")
print(df)

在上述示例中，我们创建了一个数据帧df，然后使用(df['Age'] > 25) & (df['City'] != 'London')条件创建了布尔索引bool_index。布尔索引的条件是年龄大于25且城市不是伦敦。接下来，我们通过df[bool_index]语句使用布尔索引来删除满足条件的行，最后输出删除行后的数据帧。

该方法可以根据不同的条件进行灵活的行删除操作，根据实际需求进行适当修改条件即可。

关于pandas的更多用法和详细介绍，您可以参考腾讯云的文档和产品。

参考链接：腾讯云-云数据库TencentDB for PostgreSQL

请注意，本答案中不涉及其他云计算品牌商，仅提供关于pandas行删除的解决方案。