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:
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:
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。
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