使用pandas库中的DataFrame对象，利用isin()方法对指定的数据变量进行匹配筛选，并使用drop()方法删除其他行。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'Jack', 'Lisa', 'Mary'], 'age': [18, 22, 20, 19, 21, 20]}
df = pd.DataFrame(data)

# 需要保留的数据变量
keep_vars = ['Mike', 'Lisa', 'Mary']

# 根据数据变量选择行
df_select = df[df['name'].isin(keep_vars)]

# 移除其他行
df_remove = df.drop(df_select.index)

print(df_select)
print(df_remove)

输出结果为：

   name  age
2  Mike   20
4  Lisa   21
5  Mary   20

    name  age
0    Tom   18
1  Jerry   22
3   Jack   19

在示例中，我们创建了一个包含姓名和年龄两列数据的DataFrame对象，并指定需要保留的数据变量为'Mike'、'Lisa'和'Mary'。我们使用isin()方法对数据进行匹配筛选，即选择了其中与'keep_vars'列表中匹配的行，然后使用drop()方法删除不需要的行，并将结果分别输出。