要按条件删除90%的随机行，可以使用以下代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': np.random.randn(100),
                   'B': np.random.randn(100),
                   'C': np.random.randn(100)})

# 计算要删除的行数
rows_to_delete = int(len(df) * 0.9)

# 随机选择要删除的行索引
rows_index_to_delete = np.random.choice(df.index, size=rows_to_delete, replace=False)

# 删除选定的行
df = df.drop(rows_index_to_delete)

# 打印结果
print(df)

在上述代码中，我们首先创建了一个示例DataFrame df。然后，我们计算要删除的行数，即总行数的90%。接下来，我们使用np.random.choice函数随机选择要删除的行索引，设置size参数为要删除行的数量，并将replace参数设置为False，以确保不重复选择同一行。

最后，我们使用df.drop函数删除选定的行，并将结果保存回原始DataFrame df。最终，我们打印出修改后的DataFrame。

注意：在实际应用中，请根据您的数据和删除条件进行相应的调整。