丟棄某條軸上的一個(gè)或多個(gè)項(xiàng)很簡(jiǎn)單，只要有一個(gè)索引數(shù)組或列表即可。由于需要執(zhí)行一些數(shù)據(jù)整理和集合邏輯，所以drop方法返回的是一個(gè)在指定軸上刪除了指定值的新對(duì)象：

In [105]: obj = pd.Series(np.arange(5.), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

In [106]: obj
Out[106]: 
a    0.0
b    1.0
c    2.0
d    3.0
e    4.0
dtype: float64

In [107]: new_obj = obj.drop('c')

In [108]: new_obj
Out[108]: 
a    0.0
b    1.0
d    3.0
e    4.0
dtype: float64

In [109]: obj.drop(['d', 'c'])
Out[109]: 
a    0.0
b    1.0
e    4.0
dtype: float64

對(duì)于DataFrame，可以刪除任意軸上的索引值。為了演示，先新建一個(gè)DataFrame例子：

In [110]: data = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4, 4)),
   .....:                     index=['Ohio', 'Colorado', 'Utah', 'New York'],
   .....:                     columns=['one', 'two', 'three', 'four'])

In [111]: data
Out[111]: 
          one  two  three  four
Ohio        0    1      2     3
Colorado    4    5      6     7
Utah        8    9     10    11
New York   12   13     14    15

用標(biāo)簽序列調(diào)用drop會(huì)從行標(biāo)簽（axis 0）刪除值：

In [112]: data.drop(['Colorado', 'Ohio'])
Out[112]: 
          one  two  three  four
Utah        8    9     10    11
New York   12   13     14    15

通過(guò)傳遞axis=1或axis='columns'可以刪除列的值：

In [113]: data.drop('two', axis=1)
Out[113]: 
          one  three  four
Ohio        0      2     3
Colorado    4      6     7
Utah        8     10    11
New York   12     14    15

In [114]: data.drop(['two', 'four'], axis='columns')
Out[114]: 
          one  three
Ohio        0      2
Colorado    4      6
Utah        8     10
New York   12     14

許多函數(shù)，如drop，會(huì)修改Series或DataFrame的大小或形狀，可以就地修改對(duì)象，不會(huì)返回新的對(duì)象：

In [115]: obj.drop('c', inplace=True)

In [116]: obj
Out[116]: 
a    0.0
b    1.0
d    3.0
e    4.0
dtype: float64

小心使用inplace，它會(huì)銷(xiāo)毀所有被刪除的數(shù)據(jù)。
drop函數(shù)的inplace方法太可怕了，就地修改會(huì)影響原數(shù)據(jù)啊。

drop函數(shù)還是比較簡(jiǎn)單的，沒(méi)有需要過(guò)多解釋的內(nèi)容。

文章代碼引用自：《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析·第2版》第5章 Pandas入門(mén)
作者：SeanCheney
感謝SeanCheney同意引用。