Python 删除dataframe中不符合条件的行

我有一个熊猫数据框，需要清理

Status

列。我的数据如下所示：

id        Status
123       100%
124       0%
125       1%
126       100%
127       0.25%

id        Status
123       100%
124       0%
126       100%

我想排除所有不是100%或0%的行。列的类型为

object

我希望我的数据如下所示：

id        Status
123       100%
124       0%
125       1%
126       100%
127       0.25%

id        Status
123       100%
124       0%
126       100%

我尝试了以下方法：

df = df.drop(df[(df.Status == '100%') & (df.Status == '0%')].index)

但这实际上根本不会改变数据集

---

谢谢大家!

您可以有条件地选择符合条件的行，并将其设置为新的数据帧值

df = df.loc[(df['Status']  == '100%') | (df['Status']  == '0%')]

编辑：“|”而不是“&”，因为两者不能同时为真，因此返回0结果。

首先，您说“或”，所以您需要管道操作符，而不是符号（即使编码正确，“状态”也永远不会同时为0%和100%）。其次，您可以根据条件正确地调用索引，但需要将索引作为索引传递给

drop

。这应该起作用：

df = pd.DataFrame([['100%'], ['0%'], ['1%'],['100%'],['0.25%']], columns=['Status'], index=[123, 124,125,126,127])
df = df[(df.Status == '100%') | (df.Status == '0%')]

df.drop(index=df[(df.Status=="100%" )| (df.Status=="0%")].index)

---

df=df[~df.Status.isin（['100%，'0%]）]

？语法错误：在扫描字符串文字时下线请在

0%

之后添加一个

'

。哦，糟了！！！非常感谢。这不知怎的给了我0个结果。因为值不能同时为100%和0%，所以如果我们使用

或
，这行代码可以工作。就像下面的答案中提到的。