如何同时删除行和列的索引名称？(axis=0 & axis=1)

在云计算领域中，删除行和列的索引名称可以通过使用pandas库来实现。pandas是一个强大的数据分析工具，提供了丰富的函数和方法来处理数据。

要同时删除行和列的索引名称，可以使用pandas库中的drop()函数。该函数可以接受一个参数axis，用于指定删除的方向，其中axis=0表示按行删除，axis=1表示按列删除。

以下是一个示例代码，演示如何同时删除行和列的索引名称：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data, index=['X', 'Y', 'Z'])

# 打印原始DataFrame
print("原始DataFrame:")
print(df)

# 删除行和列的索引名称
df = df.drop(index=['X', 'Y'], columns=['A', 'B'])

# 打印删除后的DataFrame
print("删除后的DataFrame:")
print(df)

运行以上代码，输出结果如下：

原始DataFrame:
   A  B  C
X  1  4  7
Y  2  5  8
Z  3  6  9
删除后的DataFrame:
   C
Z  9

在这个示例中，我们首先创建了一个包含3行3列的DataFrame，并指定了行索引为['X', 'Y', 'Z']。然后，使用drop()函数删除了行索引为['X', 'Y']和列索引为['A', 'B']的行和列。最后，打印删除后的DataFrame，可以看到只剩下了列索引为'C'的一列数据。

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