在Python中删除满足特定条件的行，你可以使用多种方法，具体取决于你正在处理的数据类型。以下是几种常见的方法：
对于列表
如果你正在处理一个列表，你可以使用列表推导式、切片操作、`pop（）`方法或`remove（）`方法来删除满足条件的行。
列表推导式
```python
lines = ['line 1\n', 'line 2\n', 'line 3\n', 'line 4\n']
lines = [line for line in lines if 'line 2' not in line]
切片操作```pythonlines = ['line 1\n', 'line 2\n', 'line 3\n', 'line 4\n']
del lines
`pop（）`方法
```python
lines = ['line 1\n', 'line 2\n', 'line 3\n', 'line 4\n']
lines.pop（1）
`remove（）`方法```pythonlines = ['line 1\n', 'line 2\n', 'line 3\n', 'line 4\n']
lines.remove（'line 2\n'）
对于Pandas DataFrame
如果你正在处理一个Pandas DataFrame，你可以使用`drop（）`函数来删除满足条件的行。
删除某一列满足条件的所有行
```python
import pandas as pd
import numpy as np
iris_data = pd.read_csv（'iris.csv', header=0, names=['花萼长度', '花萼宽度', '花瓣长度', '花瓣宽度', '类别'], encoding='gbk'）
DataFrame1 = iris_data[:10].copy（）
data2 = DataFrame1[~DataFrame1['花萼长度'].isin（[4.9]）]
筛选某一列满足条件的所有行```pythondata = pd.DataFrame（{'col1': [True, False, True, False], 'col2': [1, 2, 3, 4]}）
ind = data['col1'] == False
data2 = data.loc[ind]
对于布尔索引
如果你正在处理一个布尔索引的DataFrame，你可以使用`~`操作符取反条件，或者使用`loc`方法根据条件筛选行。
方案一
```python
data = pd.DataFrame（{'col1': [True, False, True, False], 'col2': [1, 2, 3, 4]}）
data1 = data[~data['col1'] == False]
方案二```pythondata = pd.DataFrame（{'col1': [True, False, True, False], 'col2': [1, 2, 3, 4]}）
ind = data['col1'] != False
data2 = data.loc[ind]
方案三
```python
data = pd.DataFrame（{'col1': [True, False, True, False], 'col2': [1, 2, 3, 4]}）
ind = data['col1'] == False
data3 = data.loc[~ind]
删除基于多个条件如果你需要根据多个条件删除行，确保使用逻辑运算符`and`和`or`组合条件。```pythonimport pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame（{'one': [1, 2, 3, 4], 'two': [5, 6, 7, 8], 'three': [9, 10, 11, 12], 'four': [13, 14, 15, 16]}）
df = df[（df['one'] > 0） | （df['two'] > 0） | （df['three'] > 0） & （df['four'] < 16）]
以上方法可以帮助你在Python中删除满足特定条件的行。