data.drop用法

`pandas.DataFrame.drop()` 是Pandas库中的一个常用函数，用于从DataFrame对象中删除指定的行或列。这个函数可以根据特定的条件或者索引来操作数据。基本用法如下：

1. 删除一列：

   df = df.drop('column_name', axis=1)

`axis=1` 表示按列删除（默认为0表示按行删除），`column_name`是要删除的列名。

2. 删除一行或几行：
如果你想删除某一行（按行删除），你需要提供一个布尔数组或者整数序列作为index：

   df = df.drop(df.index[indices_to_drop])

或者，如果想删除满足某个条件的所有行：

   df = df.drop(df[df['some_condition']].index)

3. 删除缺失值的行或列：

   df = df.dropna()  # 删除所有含有缺失值的行
   df = df.drop(columns='column_with_na')  # 删除某一列如果有缺失值

请注意，`drop` 函数不会立即改变原始 DataFrame，而是返回一个新的 DataFrame。如果你想要直接在原地修改 DataFrame，可以加上参数 `inplace=True`：

df.drop('column_name', inplace=True, axis=1)