使用pandas读取数据文件后，数据就以DataFrame数据结构存储在内存中。

pandas数据行列删除，主要用到drop()和del函数，用法如下： 1、drop()函数 语法： DataFrame.drop(labels,axis=0,level=None,inplace=False,errors=’raise’)

参数 说明 labels： 接收string或array，代表要删除的行或列的标签（行名或列名）。无默认值 axis： 接收0或1，代表操作的轴（行或列）。默认为0，代表行；1为列。 level： 接收int或索引名，代表标签所在级别。默认为None inplace： 接收布尔值，代表操作是否对原数据生效，默认为False errors： errors='raise’会让程序在labels接收到没有的行名或者列名时抛出错误导致程序停止运行，errors='ignore’会忽略没有的行名或者列名，只对存在的行名或者列名进行操作。默认为‘errors=‘raise’’。

实例1：删除d列

实例2：删除第一行

实例3：同时删除多行多列

注意： （1）、删除列的操作时，axis参数不可省，因为axis默认为0（行）； （2）、没有加入inplace参数，默认不会对原来数据进行修改，需要将结果赋值给新的变量。

2、del函数 语法：del df[‘列名’] 此操作会对原数据df进行删除，且一次只能删除一列。

drop()相对于del()来说，灵活性更高，更为实用。