Pandas使用Drop方法删除DataFrame中的行或者列

pandas 是一个在 Python 中广泛使用的数据操作库，提供了许多用于处理结构化数据的函数。其中之一是 drop 函数，可用于删除数据帧（DataFrame）中的行或列。

以下是使用 drop 函数删除行和列的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含几行数据的 pandas DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 30, 35, 40],
    'city': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']
})

# 删除第一行
data = data.drop(0)

# 删除 'city' 列
data = data.drop('city', axis=1)

在此示例中，我们首先创建了一个包含几行数据的 pandas DataFrame 对象。然后，我们使用 drop 函数，将索引值为 0 的行删除，并将结果赋值给 data。接着，我们使用 drop 函数，将 axis 参数设置为 1 来指定要删除的列，将列名 'city' 作为参数，并将结果再次赋值给 data。

请注意，drop 函数默认情况下不会修改原始数据，而是返回一个新的数据帧。如果要在原始数据上进行更改，可以添加 inplace=True 参数。

例如，要删除第一行并在原始数据上更改：

data.drop(0, inplace=True)

或者，要删除 'city' 列并在原始数据上更改：

data.drop('city', axis=1, inplace=True)