53分败北，破纪录无果，唐斯离队，狼队失利。

震惊之下，没想到森林狼在激烈的角逐中，竟以105-119的比分惨败于活塞队。爱德华兹在场上英勇拼搏，连续出战44分钟，几乎没有休息。他的投篮表现令人惊叹，31次出手命中16次，其中三分球15投10中，单场得分为53分。他在比赛中更是有6个篮板和2次助攻的贡献，然而也有6次失误，尽管这并未影响他的个人得分纪录，因为这6分也是他个人生涯得分的新高。

尽管比赛在活塞队以119-103领先森林狼16分的时候，已经看似失去了悬念，但爱德华兹却依然坚持在内线抛投打进，再次为个人得分簿上添上2分。这2分使得他的得分从51分跃升至53分，刷新了他的个人得分纪录。这一举动在赛场上引起了不小的争议。然而，不可否认的是，爱德华兹在今天的比赛中的效率极高，他的表现无疑是出色的。然而，即便是有着这样出色的表现，森林狼队仍然输掉了比赛。

究其原因，除了爱德华兹的个人表现外，森林狼队的整体防守也是一个重要因素。而活塞队的康宁汉姆也表现出色，打了38分钟，29次出手命中15次，三分球8投4中，得到了40分、6个篮板和9次助攻的全面数据。从这两位状元的对决来看，今天无疑是一场高质量、高水平的比赛。然而，遗憾的是，森林狼队最终以50+的得分输给了40+的得分。

此外，森林狼队除了爱德华兹外，其他队员的表现并不理想。全队其他队员的得分加起来只有52分，这也成为了森林狼队失利的一个重要原因。输掉这场比赛后，森林狼队的战绩变为了17胜17负，排名西部第十，处于附加赛的边缘。回想起本赛季的开始，谁能想到这支球队上赛季几乎打进了总决赛呢？去年森林狼队的季后赛之旅给了球迷们很大的希望。

然而，休赛期森林狼管理层的决策却让人看不懂。他们拆散了自己一套稳定的阵容，几乎整个休赛期都没有什么动作，却在新赛季开始前突然送走了唐斯。而他们换来的兰德尔和迪温琴佐虽然也是不错的球员，但在小半个赛季看来，似乎并没有唐斯与球队的适配度高。这也让人们对森林狼的这笔交易感到困惑和不解。

现在尼克斯队的唐斯表现抢眼，场均得分、篮板和助攻都有所提升。他的表现甚至让NBA官方战力榜都超越了卫冕冠军凯尔特人队。离开森林狼后，来到尼克斯的唐斯似乎更加出色了。相比之下，森林狼的决策就显得更加让人费解了。或许唐斯也感到庆幸吧，现在在尼克斯他不仅得到了更多的机会和尊重，首次全明星投票也增长了接近10倍。除此之外，他在尼克斯的夺冠概率也比在森林狼时大了不少。

总之，这场比赛的输赢、球员的表现、球队的决策都成为了人们热议的话题。未来森林狼队能否调整状态、找回曾经的辉煌，我们拭目以待。

�ataFrame.drop() 方法在Python的pandas库中用于删除DataFrame中的行或列。默认情况下, 它会删除指定的列, 但如果传递一个标签列表并且设置轴=1, 它就会删除行. 如果我想删除DataFrame中的某些特定的行, 我应该怎么做?

问题一: 如何使用 dataFrame.drop() 方法删除特定的行?

问题二: dataFrame.drop() 默认情况下是删除列还是行？

问题三: dataFrame.drop() 如何通过索引来删除特定的行?

问题一:

要使用 `dataFrame.drop()` 方法删除特定的行，你需要在调用函数时指定`axis=0`（默认值）并传递一个包含要删除的行索引的列表或数组。这里是一个简单的例子：

```python

import pandas as pd

# 假设你有一个DataFrame df

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=[0, 1, 2]) # 创建了一个简单的DataFrame

# 假设你想删除索引为1的行

df_dropped_rows = df.drop(index=[1]) # 这里使用index来指定要删除哪些行的索引

```

或者如果你要根据特定条件删除多