用法：

    1. 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

    1. >>>df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
    3. >>>df
    5.    A   B   C   D
    7. 0  0   1   2   3
    9. 1  4   5   6   7
    11. 2  8   9  10  11
    13. #Drop columns,两种方法等价
    15. >>>df.drop(['B', 'C'], axis=1)
    17.    A   D
    19. 0  0   3
    21. 1  4   7
    23. 2  8  11
    25. >>>df.drop(columns=['B', 'C'])
    27.    A   D
    29. 0  0   3
    31. 1  4   7
    33. 2  8  11
    35. # 第一种方法下删除column一定要指定axis=1,否则会报错
    36. >>> df.drop(['B', 'C'])
    38. ValueError: labels ['B' 'C'] not contained in axis
    40. #Drop rows
    41. >>>df.drop([0, 1])
    43.    A  B   C   D
    45. 2  8  9  10  11
    47. >>> df.drop(index=[0, 1])
    49.    A  B   C   D
    51. 2  8  9  10  11

    https://blog.csdn.net/songyunli1111/article/details/79306639