删除Pandas中无效日期的列的行

要删除Pandas中无效日期的列的行，可以使用以下代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'date': ['2019-01-01', '2019-02-01', '2019-03-01', '2019-04-01', 'invalid', '2019-06-01'],
        'value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将'date'列转换为日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce')

# 删除无效日期的行
df = df.dropna(subset=['date'])

# 打印结果
print(df)

输出结果：

        date  value
0 2019-01-01     10
1 2019-02-01     20
2 2019-03-01     30
3 2019-04-01     40
5 2019-06-01     60

在上述代码中，我们首先创建了一个示例数据集。然后，我们使用pd.to_datetime()函数将'date'列转换为日期类型，使用errors='coerce'参数来处理无效日期。接下来，我们使用dropna()函数删除无效日期的行，使用subset=['date']参数来指定要检查的列。最后，我们打印结果，即删除无效日期的行的数据集。