Чтобы удалить строки из DataFrame pandas, доступно несколько методов. Вот некоторые часто используемые подходы:

1. Использование логического индексирования. Вы можете указать условие, определяющее строки, которые вы хотите удалить, и использовать логическое индексирование для их фильтрации. Например:

   df = df[~(condition)]

   Замените условиесоответствующим условием, определяющим строки, которые необходимо удалить.

2. Использование метода drop(). Метод drop()позволяет удалять строки на основе их индексных меток. Например:

   df = df.drop(index=[row_labels])

   Замените row_labelsконкретными индексными метками строк, которые вы хотите удалить.

3. Использование метода dropna(). Если в вашем DataFrame есть пропущенные значения (NaN), вы можете удалить строки, содержащие эти недостающие значения, с помощью dropna()метод. Например:

   df = df.dropna()

   Этот метод удалит любую строку, содержащую хотя бы одно значение NaN.

4. Использование метода query(). Метод query()позволяет фильтровать строки на основе заданного условия. Чтобы удалить строки, вы можете указать обратное условие. Например:

   df = df.query("not condition")

   Замените условиесоответствующим условием, определяющим строки, которые необходимо удалить.

5. Использование метода isin(). Метод isin()позволяет удалять строки на основе определенных значений в столбце. Например, если вы хотите удалить строки, в которых имя столбца содержит определенные значения, вы можете использовать:

   df = df[~df['column_name'].isin([value1, value2, ...])]

   Замените 'column_name'именем столбца, который вы хотите проверить, и [value1, value2,...]конкретными значениями, которые вы хотите удалить..

Это некоторые из распространенных методов удаления строк из DataFrame pandas. Не забудьте адаптировать их к вашему конкретному случаю использования.