1、使用del函數(shù)刪除指定列

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python 中針對DataFrame格式的數(shù)據(jù),刪除列最簡單的方法是使用del 函數(shù),簡單粗暴效果好,如

import  pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns = list('AB'),data = [[1,2,3],[4,5,6]])
print(df)
結(jié)果如下:
    A  B  C
0  1  2  3
1  4  5  6
#刪除B列
del df['B']
print(df)
結(jié)果如下:
    A  C
0  1  3
1  4` 6

DataFrame是一種表格型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它含有一組有序的列，每列可以是不同的值。DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以看作是由Series組成的字典，不過這些Series公用一個索引。

2、使用DataFrame.drop函數(shù)刪除指定列

用法：DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)

參數(shù)說明：

labels 就是要刪除的行列的名字，用列表給定

axis 默認(rèn)為0，指刪除行，因此刪除columns時要指定axis=1；

index 直接指定要刪除的行

columns 直接指定要刪除的列

inplace=False，默認(rèn)該刪除操作不改變原數(shù)據(jù)，而是返回一個執(zhí)行刪除操作后的新dataframe；

inplace=True，則會直接在原數(shù)據(jù)上進(jìn)行刪除操作，刪除后無法返回。

刪除行列有兩種方式：

1）labels=None,axis=0 的組合

2）index或columns直接指定要刪除的行或列

>>>df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
 
>>>df
 
   A   B   C   D
 
0  0   1   2   3
 
1  4   5   6   7
 
2  8   9  10  11
 
#Drop columns,兩種方法等價
 
>>>df.drop(['B', 'C'], axis=1)
 
   A   D
 
0  0   3
 
1  4   7
 
2  8  11
 
>>>df.drop(columns=['B', 'C'])
 
   A   D
 
0  0   3
 
1  4   7
 
2  8  11
 
# 第一種方法下刪除column一定要指定axis=1,否則會報錯
>>> df.drop(['B', 'C'])
 
ValueError: labels ['B' 'C'] not contained in axis
 
#Drop rows
>>>df.drop([0, 1])
 
   A  B   C   D
 
2  8  9  10  11
 
>>> df.drop(index=[0, 1])
 
   A  B   C   D
    
2  8  9  10  11

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