本文介绍了在Python中使用pandas库处理DataFrame时，通过del关键字和drop方法删除指定列的两种有效方式。del方法直接从DataFrame中移除列，而drop方法提供了更多选项，如设置inplace参数即时修改原始数据框。
删除DataFrame中的指定列时，可通过两种方法来完成。
两种方法分别如下所述：
方法1：直接使用del，语法格式举例如下：
del dfTemp['ratedNum']
其中dfTemp是已经建立好的DataFrame，且包含列名ratedNum及数据，执行前、后结果对比（只截图了首、尾）示例如下：
执行之前：
执行之后：
方法2：使用drop，格式举例如下：
dfTemp.drop(['ratedNum'], axis=1, inplace=True)
注意：直接在原来的数据框上进行drop操作时，inplace默认为False，必须将inplace参数设为True才能看到删除的结果。如果不用inplace参数（即默认为False时），将结果赋值给另一个DataFrame亦可。
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