在使用 `pandas` 处理数据时，有时需要对 DataFrame 进行筛选操作，比如删除或保留包含特定数值的行或列。这些操作非常实用，尤其是在清理数据时。例如，假设你有一个 DataFrame 包含大量数据，但只想保留某一列中值为特定数字的行。
首先，让我们看看如何删除包含特定值的行。可以使用布尔索引来实现：
```python
import pandas as pd
创建示例 DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Mike'],
'Age': [20, 22, 23, 24],
'Score': [85, 90, 85, 75]}
df = pd.DataFrame(data)
删除 Age 列中值为 23 的行
df = df[df['Age'] != 23]
```
接下来，如果想选取特定值所在的行或列，同样可以用布尔索引：
```python
选取 Score 列中值为 85 的行
selected_rows = df[df['Score'] == 85]
```
对于列的操作也很简单，只需指定列名即可：
```python
删除名为 'Name' 的列
df = df.drop('Name', axis=1)
```
掌握这些基本方法后，你可以更高效地处理数据！💡
✨ 小提示：记得检查数据类型是否匹配，避免因数据格式问题导致错误。祝你数据分析顺利！💪
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