从嵌套数据框中移除条件行

是指在一个嵌套数据框（nested dataframe）中，根据特定条件移除满足条件的行。嵌套数据框是一种数据结构，它可以在每个单元格中包含一个数据框，从而形成多层的数据结构。

移除条件行的操作可以通过以下步骤完成：

遍历嵌套数据框：首先，需要遍历嵌套数据框的每个层级，以便访问到每个数据框。
应用条件筛选：对于每个数据框，应用特定的条件筛选函数，以确定哪些行满足条件。
移除条件行：将满足条件的行从数据框中移除，可以使用删除函数或者过滤函数来实现。

以下是一个示例代码，演示如何从嵌套数据框中移除条件行：

import pandas as pd

# 嵌套数据框示例
nested_df = pd.DataFrame({
    'group': ['A', 'A', 'B', 'B'],
    'data': [
        pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3]}),
        pd.DataFrame({'value': [4, 5, 6]}),
        pd.DataFrame({'value': [7, 8, 9]}),
        pd.DataFrame({'value': [10, 11, 12]})
    ]
})

# 定义条件筛选函数
def filter_rows(df):
    return df[df['value'] > 5]

# 遍历嵌套数据框并移除条件行
for i, row in nested_df.iterrows():
    nested_df.at[i, 'data'] = filter_rows(row['data'])

print(nested_df)

在上述示例中，我们首先定义了一个嵌套数据框nested_df，其中包含了一个group列和一个data列，data列中的每个单元格都是一个数据框。然后，我们定义了一个条件筛选函数filter_rows，用于筛选出value列大于5的行。接下来，我们遍历嵌套数据框的每一行，并对每个数据框应用条件筛选函数，将满足条件的行移除。最后，打印输出移除条件行后的嵌套数据框。

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