如何在pandas中按特定行名/值删除行

使用 Series.ne

df[df['Name'].ne(30)]

或者如果30是 str

df[df['Name'].ne('30')]

输出:

   Name      Date   sales  discount  net_sales
0    20  20060331   2.709       NaN      2.709
2    40  20060930  10.103       NaN     10.103
3    50  20061231  15.915       NaN     15.915

若要放置超过1个,则需要使用 Series.isin 以下内容:

df[~df['Name'].isin([20,30])]

   Name      Date   sales  discount  net_sales
2    40  20060930  10.103       NaN     10.103
3    50  20061231  15.915       NaN     15.915

用于删除列5:

df.loc[:,~df.columns.isin([5])]

或

df.loc[:,df.columns != 5]

你可以用

df.drop(df[df.Name.eq(30)].index)

或

df[~df.Name.eq(30)]

可以使用filterd行的索引,如下所示

df.drop(df[df["Name"]==30].index, inplace=True)
df