下面是针对“pandas DataFrame行或列的删除方法的实现示例”的完整攻略。
1. 删除DataFrame的列
删除DataFrame的列可以直接使用drop方法。例如，假设我们有一个名为my_df的DataFrame，可以使用以下代码删除名为col_name的列：
my_df = my_df.drop('col_name', axis=1)
这里，axis=1表示要删除的是列，col_name是要删除的列的名称。如果你想同时删除多个列，也可以将列名放入一个列表中：
my_df = my_df.drop(['col1', 'col2', 'col3'], axis=1)
2. 删除DataFrame的行
删除DataFrame的行可以使用.drop方法，例如，假设我们要删除my_df中第1行的数据：
my_df = my_df.drop(my_df.index[0])
其中，my_df.index[0]表示DataFrame数据中第1行的索引，可以根据需要修改索引值，比如删除第2行的数据，可以使用如下代码：
my_df = my_df.drop(my_df.index[1])
如果你要删除多行，可以将想删除的行号放入一个列表中，然后一块删除：
my_df = my_df.drop(my_df.index[[0, 3, 5]])
这里的my_df.index[[0, 3, 5]]表示删除数据中的第1、4、6行。
总结
以上就是Pandas DataFrame删除行或列的两种方法，其中删除列使用.drop方法，删除行使用索引值和.drop方法。注意，这两个方法返回的是删除后的新DataFrame，而不是直接对原始DataFrame进行修改。