Pandas Dataframe丢弃记录及其副本

是指在使用Python的数据分析库Pandas时，可以通过一些方法来删除Dataframe中的某些记录，并返回一个新的Dataframe对象，同时保留原始Dataframe的副本。

在Pandas中，可以使用drop()方法来丢弃记录。drop()方法可以接受一个或多个参数，用于指定要丢弃的记录的索引或标签。具体用法如下：

new_df = df.drop(index=indices, columns=columns)

其中，df是原始的Dataframe对象，indices是要丢弃的记录的索引或标签列表，columns是要丢弃的列名列表（可选）。drop()方法会返回一个新的Dataframe对象new_df，该对象是在原始Dataframe基础上删除指定记录和列后的副本。

丢弃记录及其副本的优势在于可以对数据进行灵活的处理和清洗，去除不需要的记录，使数据更加规整和准确。

Pandas Dataframe丢弃记录及其副本的应用场景包括数据预处理、数据清洗、异常值处理等。在数据分析和机器学习任务中，经常需要对数据进行清洗和处理，去除异常值或无效数据，以提高数据的质量和准确性。

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