基于列字符串值删除CSV行：Pandas处理汽车销售数据遇问题

先给你捋清楚原代码的几个核心问题：

• for row in df 遍历的是DataFrame的列名，不是每一行，完全搞错了遍历对象
• df[:6] 是取DataFrame的前6列，不是判断某一行的Status值，逻辑完全不对
• df.drop[row:6] 语法错误，drop是方法要用括号()，而且这种切片也不是删除指定条件行的正确方式
• 完全没处理In Process的情况

下面是几种高效的正确写法，Pandas不推荐用循环处理行，效率极低，直接用内置方法搞定：

方法1：直接保留符合条件的行 #

只保留Status为Shipped的行，代码最简洁：

df = df[df['Status'] == 'Shipped']

方法2：排除不需要的行 #

用isin()指定要排除的Status值，再用~取反，保留剩下的行：

df = df[~df['Status'].isin(['Disputed', 'In Process'])]

方法3：用drop方法删除指定行 #

先筛选出要删除的行的索引，再传给drop方法：

# 获取要删除的行的索引
drop_indexes = df[df['Status'].isin(['Disputed', 'In Process'])].index
# 删除这些行，inplace=True可直接修改原DataFrame，无需重新赋值
df.drop(drop_indexes, inplace=True)

注意：如果不想修改原DataFrame，去掉inplace=True，把结果赋值给新变量或原变量即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者aviad.glove