Dataframe 根据两列或多列中的条件删除行

我是编程新手，请原谅我的无知

我有以下数据帧：

          ID      Name    
0       AJ-6      Mark    
1       AJ-6      Mark     
2    AJ-6-FR    Judith    
3    AJ-6-FR    Judith  
4    AJ-6-FR Christian    
..       ...       ...   
299   TV-552     Marie   
300   TV-552      Ruth     
309  ZS-V-21      John     
310  ZS-V-21      John     
311  ZS-V-21      John    

我的意图是删除那些重复ID的行（即第0-1行或第309-311行），并且该行中有相同的名称

我尝试了很多方法，比如使用iterrows和带有移位列的条件，但我担心在迭代时不可能删除多行

我只是显示了两列，其中可以找到条件，但可能还有更多（即，如果列['age']>=20：删除行）

感谢各位先生和夫人的帮助。

您可以试试

df = df.loc[(df['ID']!=df['shiftdown'])&(df['ID']!=df['shiftup'])]

仅当ID值与shiftdown和shiftup不同时，它才检查并保留行

相反，如果您只想基于特定列删除具有相同值的行，则可以使用df.drop_values（by=[col_name]），这个问题并不清楚。

您可以尝试这样做（如果

df

是您的数据帧）：

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亲爱的爱德华多。非常感谢您的投入。我试图用你的解决方案解决我的问题，但我意识到我的问题比我想象的要复杂一些。我最终决定重新制定它。很抱歉给您带来不便。我希望你能帮助我。我认为，如果你有多个条件要应用，而这些条件彼此确实不同，那么执行更多的“清理”步骤可能比将所有内容压缩在一行代码中更简单。考虑每个条件的优先级（您想先按年龄筛选还是先检查重复项？）。另外，看看下面的LINK，它包含了一些代码示例，您可以为代码复制这些示例。如果不确切知道您的输出应该是什么，那么很难再提供更多帮助

df.drop_duplicates(subset = ['ID', 'Name'], inplace = True)