逐行遍历DataFrame时如何删除满足指定条件的行

删除Guest列以"test"开头的行 #

不需要逐行遍历，直接用pandas内置的向量化字符串筛选方法即可，运行效率远高于逐行操作，代码如下：

import pandas as pd

# 保留Guest列不以test开头的行，直接覆盖原变量或赋值给新DataFrame都可以
df = df[~df['Guest'].str.startswith('test', na=False)]

参数na=False用于处理Guest列存在空值的场景，避免逻辑判断报错，如果你确定列内没有空值可以去掉该参数。

转列表不带索引的方法 #

你转列表时带出索引，大概率是用了iterrows()遍历或者直接转换Series对象时取到了索引信息，想要不带索引转列表可以用以下写法：

• 单独转换某一列为列表：

guest_list = df['Guest'].tolist()

• 转换整个DataFrame为嵌套列表（每一行对应一个子列表）：

df_full_list = df.values.tolist()

如果你确实需要逐行遍历处理数据，也可以用itertuples方法关闭索引输出：

# 遍历每行时不会返回索引值
for row in df.itertuples(index=False):
    guest_val = row.Guest
    status_val = row.Status
    # 后续自定义处理逻辑

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Matt