時間データでない行以外の邪魔なデータを削除するためには、追加の条件フィルタリングを行う必要があります。以下に示す例では、特定の列に値が存在する行を削除する方法を示します。
“`python
import pandas as pd
# データを読み込む
df = pd.read_csv(‘データのファイルパス’)
# 特定の列に値が存在する行を削除する
df = df[df[‘特定の列’].isnull()]
# 残った行に対して時間データでない行を削除する
df = df[df[‘時間データの列’].apply(lambda x: isinstance(x, pd.Timestamp))]
# 結果を出力する
print(df)
“`
特定の列に入っている値をチェックし、値が存在する行を削除しています。そして、時間データの列をフィルタリングし、時間データでない行を削除します。
ただし、この例では`特定の列`と`時間データの列`の部分を実際のデータの列名に置き換える必要があります。
この方法を使用することで、時間データでない行以外の邪魔なデータを削除することができます。ただし、特定の列や時間データの列がデータに存在しない場合や、他の条件を追加する必要がある場合は、コードを適宜変更してください。