如何用DataFrame.drop()移除DataFrame中activity列的77、99标签？

你触发KeyError的原因很明确：df.drop(axis=0, index=["77","99"])是按行索引（index）删除行，但你实际要删除的是activity列中值为77、99的行，不是行索引等于77、99的行，自然找不到对应索引报错。

下面是几种正确的解决方案：

方法1：布尔索引筛选（最常用） #

直接筛选出activity列值不在[77,99]范围内的行：

df2 = df[~df['activity'].isin([77, 99])]

• 说明：isin([77,99])会标记出activity列值为77或99的行，~符号表示取反，最终保留符合要求的行。注意这里用数字77、99，不是字符串，因为你的activity列存储的是数值类型。

方法2：先获取待删行索引再删除 #

如果需要明确知道要删除的行索引，可以先提取索引再执行删除：

# 获取activity列值为77或99的行索引
drop_indices = df[df['activity'].isin([77, 99])].index
# 根据索引删除行
df2 = df.drop(drop_indices)

方法3：用query语法简化筛选 #

如果你喜欢更简洁的写法，可以用query方法：

df2 = df.query('activity not in [77, 99]')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Richard