dataframe删除符合条件的行-DataFrame数据处理：删除符合条件的行

作为一名数据分析师，我们经常需要对大量的数据进行清洗和处理。而在这个过程中，DataFrame是我们最常用的工具之一。DataFrame是一种表格型的数据结构，可以方便地对数据进行操作和分析。

在数据处理的过程中，有时候我们需要删除一些符合特定条件的行。比如，我们可能需要删除一些重复的数据、缺失值较多的数据或者不符合某种规则的数据等等。这时，DataFrame提供了一个非常便捷的方法来实现这个需求。

首先，我们需要使用布尔索引来选择出需要删除的行。布尔索引是指通过逻辑运算得到一个布尔型数组，然后根据这个数组来选择出特定的行。

假设我们有一个包含学生信息的DataFrame，其中包括学生姓名、年龄和成绩等列。现在我们想要删除年龄小于18岁的学生记录。可以使用以下代码实现：

python
df = df[df['年龄']>= 18]

上述代码中，`df['年龄']>= 18`会返回一个布尔型数组，其中满足条件（年龄大于等于18）的元素对应位置为True，否则为False。然后，通过将这个布尔型数组作为索引，我们就可以选择出需要删除的行，并将其赋值给原始的DataFrame，从而实现删除的效果。

除了使用布尔索引，DataFrame还提供了其他一些方法来实现删除符合条件的行。比如，我们可以使用`drop`方法来删除指定行的数据。可以使用以下代码实现：

```python

df = df.drop(df[df['年龄']< 18].index)。

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