如何在Python中删除DataFrame中非欧洲与非洲区域的行？

当然可以用逻辑或实现同时保留欧洲和非洲区域行的需求！你之前尝试没成功，大概率是误用了Python原生的or运算符——在Pandas的布尔索引场景里，我们需要用按位或运算符|，而不是普通的or，原因是Pandas处理的是布尔数组而非单个布尔值。

下面给你两种可行的实现方式：

方法一：使用按位或运算符| #

记得给每个条件单独加括号（因为==的优先级高于|，不加括号会导致运算顺序错误）：

df1 = df1.loc[(df1["region"] == "Europe") | (df1["region"] == "Africa")]

方法二：使用isin()方法（更简洁） #

如果需要筛选的区域值较多，用isin()会更直观且不易出错，它可以直接匹配列表中的所有取值：

df1 = df1.loc[df1["region"].isin(["Europe", "Africa"])]

简单解释下为什么or不行：Python的or是用来判断单个布尔值的真假逻辑，而Pandas的布尔索引需要返回一个和原DataFrame行数一致的布尔数组，|会对数组中的每个元素执行按位或操作，这才是我们需要的逐行判断逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jeankrikri