同样，引入一个DataFrame
d = ts.get_hist_data('600848', start='2015-01-05', end='2015-01-09') data = pd.DataFrame(d) print(data.columns) Index(['open', 'high', 'close', 'low', 'volume', 'price_change', 'p_change', 'ma5', 'ma10', 'ma20', 'v_ma5', 'v_ma10', 'v_ma20', 'turnover'], dtype='object')然后使用drop（）函数，删除了换手率‘turnover’列，如下：
data.drop('turnover', axis=1, inplace=True) print(data.columns) Index(['open', 'high', 'close', 'low', 'volume', 'price_change', 'p_change', 'ma5', 'ma10', 'ma20', 'v_ma5', 'v_ma10', 'v_ma20'], dtype='object')如需删除多列，可以将data.drop('turnover', axis=1, inplace=True)中的‘turnover’，改成一个需要删除列（列名的）字符串list。
删除行
data.drop(['2015-01-09', '2015-01-08'], axis=0, inplace=True)list内容替换成行的index，axis=0即可
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