pandas 的drop（）函数

DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

这里有两种办法删除特定的行：

第一种方法：

如果你知道哪一行需要删除，就指定它就行了如：

删除行或者列最简单的方法就是x.drop(1)或x.drop('a')

注意如果你写的是数字，请取保这个index或columns里这个数字是存在的特别注意0这个数，它有可能在index里不存在。

下面这方法比较保险：

x.drop(x.index[0])或者x.drop(x.index[0：3])

这个0表示删除第0行，因为在默认情况下axis=0的

[0：3]代表0到3行

第二种方法就是用dropna()函数

这个函数的 how和thresh参数很好用

thresh参数可以控制nan数如:x.dropna(thresh=3)表示删除所有行中超过3个nan的行，配合axis参数就可以删行或者列了。 inplace参数的True和False决定了x是否原来的x，True是，False留下复制体

how这个参数可以和‘all’，‘any’。。。。等合用

比如x.dropna(how='all')代表如果这个行里都是nan，就将这行删除