dataframe基础操作

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

参数说明：
labels 就是要删除的行列的名字，用列表给定
axis 默认为0，指删除行，因此删除columns时要指定axis=1；
index 直接指定要删除的行
columns 直接指定要删除的列
inplace=False，默认该删除操作不改变原数据，而是返回一个执行删除操作后的新dataframe；
inplace=True，则会直接在原数据上进行删除操作，删除后无法返回。

因此，删除行列有两种方式：
1）labels=None,axis=0 的组合
2）index或columns直接指定要删除的行或列

例子：
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>>>df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

>>>df

   A   B   C   D

0  0   1   2   3

1  4   5   6   7

2  8   9  10  11

#Drop columns,两种方法等价

>>>df.drop(['B', 'C'], axis=1)

   A   D

0  0   3

1  4   7

2  8  11

>>>df.drop(columns=['B', 'C'])

   A   D

0  0   3

1  4   7

2  8  11

# 第一种方法下删除column一定要指定axis=1,否则会报错
>>> df.drop(['B', 'C'])

ValueError: labels ['B' 'C'] not contained in axis

#Drop rows
>>>df.drop([0, 1])

   A  B   C   D

2  8  9  10  11

>>> df.drop(index=[0, 1])

   A  B   C   D
   
2  8  9  10  11