正確答案是：B: 刪除

### 專業(yè)分析

`pandas` 是一個功能強大的 Python 數(shù)據(jù)分析庫，提供了高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。在 `pandas` 中，`drop` 函數(shù)的主要作用是刪除指定的行或列。以下是對 `drop` 函數(shù)的詳細分析：

- **功能**:
`drop` 用于刪除 `DataFrame` 中的某些指定軸上的標簽（行或列）。默認情況下，它不改變原始對象，而是返回一個新的對象。

- **參數(shù)**:
- `labels`: 需要刪除的行或列的標簽。例如，可以是某個列名或索引。
- `axis`: 指定刪除的軸，`axis=0` 表示刪除行，`axis=1` 表示刪除列。
- `inplace`: 如果設(shè)置為 `True`，將在原地進行刪除，而不返回新的對象。
- `errors`: 默認設(shè)置為 `raise`，如果傳遞的標簽不在軸上會引發(fā)錯誤。可以設(shè)置為 `ignore`，這樣會忽略不存在的標簽。

- **示例**:

```python
import pandas as pd

# 創(chuàng)建一個示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
})

# 刪除列 'B'
df_without_B = df.drop('B', axis=1)
print(df_without_B)

# 刪除索引為 0 的行
df_without_row_0 = df.drop(0, axis=0)
print(df_without_row_0)
```

- **輸出**:

刪除列 'B' 后的 DataFrame:

```
A C
0 1 7
1 2 8
2 3 9
```

刪除索引為 0 的行后的 DataFrame:

```
A B C
1 2 5 8
2 3 6 9
```

通過以上分析可知，`drop` 的主要作用是刪除數(shù)據(jù)，因此，正確答案是 B: 刪除。