Python 基于不同列值删除熊猫中的DF行

我有以下建议：

我想删除所有to和GP列为负且为“0”的行，并删除所有TTS和BMI列为正且为“0”的行

我尝试为每列创建如下代码，但这也会删除我不想要的空行：

df [df ['GP'] >= 0]

最有效的方法是什么？

尝试使用df.drop：

df.drop(df[(df.TO <= 0)  | (df.GP <=0) | (df.TS >= 0) | (df.BMI >=0)].index, inplace=True)

df.drop（df[（df.TO=0）]。索引，原地=真）

df[（df['GP']>=0）和（df['GP']！=np.NaN）]

并克服了&-它的困难，我多次尝试了这一点，但收到以下错误消息：TypeError:无法使用dtyped[float64]数组和[bool]类型的标量执行“rand”。你能帮忙吗？我做了一些更改，请再次检查。如果TO和GP都更改了“&”到“|”，那么这个逻辑只会删除一行。这样就解决了这个问题：df.drop（df[（（df.TO=0））].index，inplace=True）太好了，我也更改了我的答案。如果您的问题得到解决，请接受答案，干杯