提取 / 删除 符合满足某一个条件的dataframe

最近在搞数据分析，遇到图中的问题，我想将没有找到该记录这些行都给删掉，但是在dataframe中查找drop方法，完全没有我想要的方法，后来想到，我删不掉，我提取出来总可以吧，记录下，供自己查看

import pandas as pd
df = pd.read_excel('11ts.xls')
df1 = df.dropna(axis=0, how='all')  # 用来删除缺失数据  返回值是删除后的df
df2 = df1.drop_duplicates(subset='股票代码', keep='last')
df3 = df2[df2.iloc[:,2]!='没有找到该记录']
# df2.drop(df2['股票简称']=='没有找到该记录')  # 删不掉数据 我提取
print(df3)

运行结果如下：
ID 股票代码 股票简称 … 股息率TTM PEG EV/EBITDA
2 2.0 601857-SHE 中国石油 … 0.07 0.02 7.96
4 4.0 600759-SHE 洲际油气 … NaN 0.00 79.98
6 6.0 600777-SHE 新潮能源 … NaN 0.00 149.27
8 8.0 601699-SHE 潞安环能 … NaN 0.00 20.74
10 10.0 601666-SHE 平煤股份 … NaN 0.01 19.37
12 12.0 002128-SZE 露天煤业 … NaN 0.01 12.94
14 14.0 601088-SHE 中国神华 … NaN 0.05 5.49
16 16.0 601918-SHE 新集能源 … NaN 0.00 -58.86
18 18.0 601898-SHE 中煤能源 … 0.00 0.00 30.70
20 20.0 601101-SHE 昊华能源 … 0.01 0.01 31.38
22 22.0 601225-SHE 陕西煤业 … NaN 0.01 11.20
24 24.0 600121-SHE 郑州煤电 … NaN 0.00 10.57
26 26.0 600123-SHE 兰花科创 … NaN 0.00 27.83
28 28.0 600157-SHE 永泰能源 … NaN 0.00 73.89
30 30.0 600188-SHE 兖州煤业 … NaN 0.00 17.69
32 32.0 600348-SHE 阳泉煤业 … NaN 0.00 15.06
33 33.0 600395-SHE 盘江股份 … 0.02 0.02 22.10

虽然没有能直接删除，但是这样也达到了目的，无所谓了 - 。 -