cc = data.fillna(9999)
for i in range(cc.shape[0]):
print(cc.loc[i, '6'])
if cc.loc[i, '6'] != 9999:
bb = cc.drop([i])
print(bb)
cc为
6 7 8
0 9999 2-1 3-1
1 1-2 1-3 9999 3-1
2 1-1 2-1 2-2 2-3 3-2
3 1-4 9999 9999
4 9999 2-2 9999
5 1-2 9999 3-3
6 9999 2-3 3-3
7 9999 9999 3-3
8 9999 9999 9999
最后打印的bb和cc一样，并没有把cc的‘6’列里不为9999的行删除
我调试后发现bb = cc.drop([i]) 这行代码是运行了的，整个程序也没报错，但为什么最后没有删除呢？
该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
在你的循环中，每次都重新创建了一个bb的DataFrame。这意味着在每次迭代中，都将从cc中删除一行，并将结果存储在新的bb DataFrame中。但是，由于在每次迭代中都创建了一个新的bb DataFrame，因此最终的结果只包含最后一次循环中删除的行，而之前的删除操作已经被覆盖了。
如果你想保留删除行后的DataFrame，你可以像下面这样修改你的代码：
cc = data.fillna(9999)
bb = cc.copy() # 创建一个新的 DataFrame 以保存删除行后的结果
for i in range(cc.shape[0]):
print(cc.loc[i, '6'])
if cc.loc[i, '6'] != 9999:
bb = bb.drop([i])
print(bb)
这里创建了一个新的 DataFrame bb，并将其初始化为与 cc 相同的值。在每次迭代中，从 bb 中删除指定的行，并将删除后的结果存储回 bb 中。这样，最终的结果将包含所有删除操作后的行。