pandas DROP

`pandas`中的`drop()`函数用于删除指定的行或列。它有以下语法：

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

其中，参数含义如下：

- `labels`：要删除的行或列的名称。
- `axis`：指定删除行还是列，可选值为0或1，分别表示删除行或删除列。
- `index`：要删除的行的索引。
- `columns`：要删除的列的标签。
- `level`：如果DataFrame是多层索引，则可以指定要删除的级别。
- `inplace`：如果为True，则在原始DataFrame上就地修改。否则，生成一个新的DataFrame并返回它。
- `errors`：如果指定的标签不存在，则引发错误或警告。

下面是一个简单的示例，演示如何使用`drop()`函数删除DataFrame中的行和列：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {"name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"],
        "age": [25, 30, 35, 40],
        "gender": ["F", "M", "M", "M"]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除一行
df = df.drop(index=1)

# 删除一列
df = df.drop(columns=["gender"])

print(df)

输出：

       name  age
0     Alice   25
2   Charlie   35
3     David   40