一、dataframe删除一列
当我们需要删除dataframe中的一个或多个列或者行时，可以通过drop()方法实现。对于dataframe删除一列的情况，需要指定列名和axis参数，axis默认为0，代表删除行，在这里修改为1即可删除列
df.drop('column name', axis=1, inplace=True)
其中，'column name'是需要删除的列名，inplace参数表示对原dataframe进行修改
该方法也支持同时删除多列，只需在列名列表中添加需要删除的列即可：
df.drop(['column1', 'column2'], axis=1, inplace=True)
二、dataframe删除任意空值的行
在dataframe数据分析中，常常需要对空值进行处理。如果需要删除任意空值的行，可以使用dropna()方法。该方法默认删除包含任意空值的行。
df.dropna(inplace=True)
同时，该方法也支持删除包含不同程度空值的行，只需要将其中的参数threshold修改就可以。
df.dropna(thresh=n, inplace=True)
其中，n表示最少允许有多少个非空值
三、dataframe删除重复数据
在dataframe中，经常会存在重复的数据。如果需要删除重复数据，可以使用drop_duplicates()方法。
df.drop_duplicates(inplace=True)
该方法默认删除全部列的重复数据。如果需要指定删除哪些列的重复数据，可以在方法中指定需要考虑重复的列名列表。
df.drop_duplicates(['column1', 'column2'], inplace=True)
四、dataframe删除列
前面已经介绍了如何删除单个或多个列。如果需要删除不连续的多列，也可以在drop()方法中指定需要删除的列名列表。
df.drop(columns=['column1', 'column2'], inplace=True)
五、dataframe删除一行
在dataframe中，如果需要删除某一行，可以通过指定横向的行号来实现。在Python中，行号从0开始计数，因此需要将需要删除的行号-1
df.drop(df.index[row_num-1], inplace=True)
六、dataframe删除指定值的行
除了删除空值行或重复行，有时候需要删除某一列中存在某些值的行。可以使用如下代码实现：
df = df[~df['column name'].isin(['value1', 'value2'])]
以上代码中，在列名后使用isin()方法选取需要删除的多个值，最后在列名前加上“~”表示反选，即删除不匹配的行。
七、dataframe删除指定行
除了通过行号来删除指定行，还可以通过访问某一列的值来删除特定行。例如：
df = df[df['column name'] != 'value']
以上代码中，等号右边的value代表要删除的行所在列的特定值。最后一行代码实现了将不等于value的所有行复制到df中，从而实现了删除指定行的效果。
八、dataframe删除某一列
如果只是需要删除某一列，可以使用drop()方法，代码如下：
df.drop('column name', axis=1, inplace=True)
此时，需要将axis参数设置为1，表示要删除列。
九、dataframe删除最后一行
如果需要删除dataframe中的最后一行，可以使用如下代码实现：
df.drop(df.index[-1], inplace=True)
这里使用了Python中负数的特性，-1表示最后一个元素。
总结
以上就是对于dataframe删除的详细阐述。在数据分析中，删除数据常常是数据清洗的一部分，掌握dataframe的删除方法对于数据清洗工作非常重要。
