python删除指定列或多列单个或多个内容

本文介绍了在Python数据处理中,如何使用Pandas库删除DataFrame和Series中指定的元素或列。通过示例展示了利用isin的反向操作以及比较运算符(如!=)来实现大批量和小批量删除数据的方法。

在python中进行数据处理,经常会遇到有些元素内容是不需要的。需要进行删除或者替换。本篇就详细探讨一下各种数据类型(series,dataframe)下的删除方法
随机创建一个DataFrame数据

import pandas as pd
import numpy as np
data=pd.DataFrame(np.random.randint(10,size=(5,3)),columns=['a','b','c'])
>>>
	a	b	c
0	3	8	2
1	9	9	5
2	4	5	1
3	2	7	5
4	1	2	8

Series:

isin反函数删除不需要的列部分元素,适合大批量:
S数据类型直接使用isin会选出该列包含的指定内容,我们的需求是删除指定内容就需要用到isin的反函数。但是python目前没有类似isnotin这种函数,所以我们需要使用-号来实现isnotin的方法
!=比较运算符方式,适合少量或者用作与同时满足a条件与b条件的情况

isin:
Series的场景

print(data[</
### 删除 Pandas DataFrame 中的指定列PythonPandas 库中,可以通过多种方式删除 DataFrame 中的一个多个指定列。最常见的方式是使用 `drop` 方法并设置参数 `axis=1` 来表示对的操作。 #### 基本语法 要删除 DataFrame 中的一多列,可以按照以下格式编写代码: ```python df.drop(columns=['名'], inplace=False) ``` 其中: - `columns` 参数接受单个者一个包含多个名的表。 - `inplace=True` 表示直接修改原 DataFrame;如果设为 False,则返回一个新的 DataFrame 而不改变原来的对象[^1]。 #### 示例代码 下面给出一些具体实例来演示如何实现这一目标: ##### 示例 1:删除单一 假如我们有一个初始的 DataFrame 如下所示: ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12] }) print("原始 DataFrame:") print(df) # 删除名为'B'的那一 new_df = df.drop('B', axis=1) print("\n删除后的 DataFrame (未使用 inplace):") print(new_df) ``` ##### 示例 2:删除多列 如果我们想一次性移除多于一数据,只需向 drop 函数传入这些的名字组成的表即可: ```python # 同时删除'A','B'这两 another_new_df = df.drop(['A', 'B'], axis=1) print("\n再次删除后的 DataFrame:") print(another_new_df) ``` ##### 示例 3:就地修改(In-place Modification) 如果你希望直接更改原有的 DataFrame 而不需要生成新副本的话,那么可以在调用 drop 方法的时候加上参数 `inplace=True` : ```python df.drop('C', axis=1, inplace=True) print("\n经过 inplace 修改后的原始 DataFrame:") print(df) ``` 以上就是关于如何利用 PandasPython 环境下去掉不必要的的一些介绍与实践案例[^1]. --- ###
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