pandas表drop

pandas库中的`DataFrame`对象可以使用`drop()`方法来删除行或列。`drop()`方法的语法如下：

DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)

其中，参数说明如下：
- `labels`：要删除的行或列的标签。
- `axis`：指定要删除的是行还是列。默认为0，表示删除行；设置为1表示删除列。
- `index`：要删除的行的索引。
- `columns`：要删除的列的标签。
- `inplace`：是否在原地修改数据。默认为False，即不修改原数据，返回一个新的副本。

下面是一个例子，演示如何使用`drop()`方法删除DataFrame对象中的行或列：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除行
new_df1 = df.drop(index=[0, 2])

# 删除列
new_df2 = df.drop(columns=['B'])

print("原始DataFrame:")
print(df)
print("\n删除行后的DataFrame:")
print(new_df1)
print("\n删除列后的DataFrame:")
print(new_df2)

输出结果如下：

原始DataFrame:
   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

删除行后的DataFrame:
   A  B  C
1  2  5  8

删除列后的DataFrame:
   A  C
0  1  7
1  2  8
2  3  9