df.drop()中index、columns、labels 和 axis相关参数用法

在 Pandas 中，`df.drop()` 方法用于删除 DataFrame 中的行或列。该方法可以接受多个参数，包括 `index`、`columns`、`labels` 和 `axis` 等。这些参数的用法如下：

- `index`：要删除的行的索引，可以是单个索引或索引列表。例如，`df.drop(index=2)` 表示删除索引为2的行；`df.drop(index=[2, 3, 4])` 表示删除索引为2、3、4的行。

- `columns`：要删除的列的名称，可以是单个列名或列名列表。例如，`df.drop(columns='A')` 表示删除名为'A'的列；`df.drop(columns=['A', 'B'])` 表示删除名为'A'和'B'的列。

- `labels`：要删除的行或列的标签，可以是单个标签或标签列表。如果 `axis=0`，则表示要删除的是行；如果 `axis=1`，则表示要删除的是列。例如，`df.drop(labels=2, axis=0)` 表示删除标签为2的行；`df.drop(labels=['A', 'B'], axis=1)` 表示删除名为'A'和'B'的列。

- `axis`：要删除的轴，可以是0或1。如果 `axis=0`，则表示要删除的是行；如果 `axis=1`，则表示要删除的是列。如果不指定 `axis` 参数，则默认为0。

需要注意的是，`df.drop()` 方法会返回一个新的 DataFrame，而不会修改原始 DataFrame。如果需要在原始 DataFrame 上进行修改，可以使用 `inplace=True` 参数。例如：

df.drop(index=2, inplace=True)

这将直接在原始 DataFrame 上删除索引为2的行，不需要返回一个新的 DataFrame。