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
