drop函数和delete函数的区别

`drop`函数和`delete`函数都可以用来删除数组中的元素，但是它们的实现方式和使用方法有些不同。

`drop`函数是`pandas`库中的一个函数，用于删除`DataFrame`中的行或列。它的基本语法如下：

df.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

其中，`labels`参数用于指定要删除的行或列的标签，`axis`参数用于指定删除的方向，可以是0（表示删除行）或1（表示删除列），`inplace`参数用于指定是否在原地修改`DataFrame`，默认为False。

`delete`函数是`numpy`库中的一个函数，用于删除数组中的元素。它的基本语法如下：

np.delete(arr, obj, axis=None)

其中，`arr`参数是要删除元素的数组，`obj`参数是要删除的元素的下标或标签，可以是一个整数、一个切片对象或一个布尔数组，`axis`参数用于指定删除的方向，可以是0（表示删除行）或1（表示删除列），默认为None。

因此，`drop`函数主要用于删除`DataFrame`中的行或列，而`delete`函数主要用于删除`numpy`数组中的元素。在删除数组中的元素时，`drop`函数要求提供要删除的元素的标签，而`delete`函数可以通过下标、切片或布尔数组来指定要删除的元素。