python的pandas删除数据的代码

要删除pandas数据帧（DataFrame）中的数据，可以使用drop()方法。下面是一些常见的删除数据的示例代码：

1. 删除指定行：

df.drop(index=['row1', 'row2'], inplace=True)

2. 删除指定列：

df.drop(columns=['col1', 'col2'], inplace=True)

3. 删除满足条件的行：

df = df[df['column'] != 'value']

4. 删除重复行：

df.drop_duplicates(inplace=True)

5. 删除缺失值（NaN）所在的行或列：

df.dropna(inplace=True)  # 删除含有NaN的行
df.dropna(axis=1, inplace=True)  # 删除含有NaN的列

请根据你的具体需求选择适合的方法。需要注意的是，上述代码中的inplace=True参数表示在原数据帧上进行修改，如果不需要修改原数据帧，可以省略该参数。