Pandas 是 Python 中最重要的数据处理库之一,使用 Pandas 我们可以高效地对二维表格型的数据进行处理与分析。在对 DataFrame 进行操作的过程中,常常需要删除某些列。本文将跟读者分享 Pandas 删除 DataFrame 列的几种简单方法。
1. 使用 drop() 方法,传入列名或列索引:
df = df.drop('col1', axis=1) # 传入列名
df = df.drop(df.columns[0], axis=1) # 传入列索引
2. 使用 [] 来删除,指定列名:
df = df.drop(df[['col1']], axis=1)
3. 使用 del 关键字:
del df['col1']
4. 使用 .loc 按标签来删除:
df = df.loc[:, df.columns != 'col1']
举个例子,如果我们有这样一个 DataFrame:
col1 col2 col3
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
想删除 col1 列,可以这样操作:
df = df.drop('col1', axis=1)
df
col2 col3
0 4 7
1 5 8
2 6 9
需要注意的是,默认 drop() 会改变原对象。如果不想改变原对象,需要设置 inplace=False。
在删除列前,建议先用 df.columns 查看当前列名,确保正确删除目标列,防止错误操作。
在Python的Pandas库中,可以使用drop()方法、[]、del关键字或.loc来删除DataFrame的列。drop()方法需要指定axis=1,可以通过列名或索引删除。使用del直接删除变量。.loc则允许按标签删除。注意,默认操作会改变原数据,若要保留原数据,需设置inplace=False。
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