pandas删除满足条件的行

你可以使用 DataFrame.drop 函数来删除满足条件的行。具体地，你需要指定 DataFrame 中要删除的行的索引，然后将这个索引传递给 DataFrame.drop 函数。例如，假设你有一个名为 df 的 DataFrame ，你想删除其中所有列值大于0的行，你可以这样做：

df = df[df['column'] <= 0]
如果你想要对多列进行删除，你可以使用多个布尔索引器。例如，假设你想删除其中所有列值小于0的行，你可以这样做：
df = df[(df['column1'] >= 0) & (df['column2'] >= 0)]
注意，上述代码会删除所有满足条件的行，而不是改变原来的DataFrame。如果你想在原来的DataFrame上进行操作，你可以使用inplace参数，例如：
df.drop(df[df['column'] <= 0].index, inplace=True)
这样就会在原来的DataFrame上删除满足条件的行。
最后，如果你想删除满足条件的行，但是又不想删除整行，你可以使用DataFrame.loc函数来选择满足条件的行，然后将这些行的特定列赋值为NaN，例如：
df.loc[df['column'] <= 0, 'column'] = np.nan
这样就会在原来的DataFrame上将满足条件