正确答案是：B: 删除

### 专业分析

`pandas` 是一个功能强大的 Python 数据分析库，提供了高效的数据结构和数据分析工具。在 `pandas` 中，`drop` 函数的主要作用是删除指定的行或列。以下是对 `drop` 函数的详细分析：

- **功能**:
`drop` 用于删除 `DataFrame` 中的某些指定轴上的标签（行或列）。默认情况下，它不改变原始对象，而是返回一个新的对象。

- **参数**:
- `labels`: 需要删除的行或列的标签。例如，可以是某个列名或索引。
- `axis`: 指定删除的轴，`axis=0` 表示删除行，`axis=1` 表示删除列。
- `inplace`: 如果设置为 `True`，将在原地进行删除，而不返回新的对象。
- `errors`: 默认设置为 `raise`，如果传递的标签不在轴上会引发错误。可以设置为 `ignore`，这样会忽略不存在的标签。

- **示例**:

```python
import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
})

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

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

- **输出**:

删除列 'B' 后的 DataFrame:

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

删除索引为 0 的行后的 DataFrame:

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

通过以上分析可知，`drop` 的主要作用是删除数据，因此，正确答案是 B: 删除。