一、drop函数基本介绍
功能：删除数据集中多余的数据
语法如下所示：
DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')
常用参数详解：
labels:待删除的行名or列名；
axis:删除时所参考的轴，0为行，1为列；
index:待删除的行名
columns:待删除的列名
level:多级列表时使用，暂时不作说明
inplace:布尔值，默认为False,这是返回的是一个copy;若为True,返回的是删除相应数据后的版本
errors:一般用不到，这里不作解释
二、举例说明
import pandas as pd
import numpy as np
df1=pd.DataFrame(np.arange(36).reshape(6,6),columns=list('ABCDEF'))
df1
数据集展示如下：
1. 删除行数据
第一种方式：
df2=df1.drop(labels=0,axis=0)
df2
第二种方式：
df22=df1.drop(index=0)
df22
两种删除方式是等价的，传入labels和axis 与只传入一个index 作用相同。
2. 删除多行数据
df3=df1.drop(labels=[0,1,2],axis=0)
df3
3. 删除列数据
df4=df1.drop(labels=['A','B','C'],axis=1)
df44=df1.drop(columns=['A','B','C'])
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-674576.html
4. 同时删除行数据和列数据
df5=df1.drop(index=0, columns='D')
df5
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-674576.html
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