Pandas 如何在数据框中删除与特定组/数据相关的行（数据）？

在以下数据框中， 在下面的示例中，我只需要ID 1的数据，并删除其余数据。如何做到这一点

ID   name  s1       s2       s3       s4

1   Joe   rd       fd       NaN      aa
1   Joe   NaN      hg       kk       NaN
2   Ann   jg       hg       zt       uz
2   Mya   rd       fd       NaN      aa
1   Uri   gg       r        er       rt
4   Ron   hr       t        yt       rt

所有数据帧都有一个drop方法，它可以做您想要做的事情

对于您的特定情况，如果您确实希望删除数据，而不是将其过滤到不同的数据帧，则可以使用以下代码段：

df.drop(df[df['ID'] != 1].index, inplace = True)

应该有效。

使用布尔表示法

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df[df['ID']==1]谢谢，它成功了。我可以问一下为什么在这里使用.index吗？从文档中可以看出，DataFrame.drop方法要么接受index来删除整行，要么接受列标签来删除列。因为您想要删除整行，所以我们需要使用索引。这是低效的。为什么不：df[df.ID==1]

 df.loc[df['ID'].eq(1)]