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有没有一个函数可以根据pandas数据帧中的多个特定列值删除多个行?

是的,可以使用pandas库中的drop函数来根据多个特定列值删除多个行。drop函数可以接受一个布尔条件作为参数,根据条件删除行。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'Emma'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义要删除的特定列值
conditions = (df['Name'] == 'Mike') | (df['City'] == 'Paris')

# 根据条件删除行
df = df.drop(df[conditions].index)

# 打印删除后的数据帧
print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
   Name  Age      City
0  John   25  New York
3  Emma   40     Tokyo

在上述示例中,我们使用了drop函数和布尔条件(df['Name'] == 'Mike') | (df['City'] == 'Paris')来删除了Name列值为'Mike'或City列值为'Paris'的行。

关于pandas库的更多信息和使用方法,您可以参考腾讯云的相关产品介绍链接:腾讯云·Pandas

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