如何删除Pandas中的多列(4种方法) – Statorials

如何删除Pandas中的多列(4种方法) – Statorials

您可以使用以下方法从 pandas DataFrame 中删除多列:

方法 1:按名称删除多列

df. drop (columns=[' col1 ', ' col2 ', ' col4 '], inplace= True )

方法 2:按名称删除范围中的列

df. drop (columns= df.loc [:, ' col1 ':' col4 '], inplace= True )

方法 3:按索引删除多列

df. drop (columns=df. columns [[0, 3, 4]], inplace= True )

方法 4:按索引删除范围中的列

df. drop (columns= df.columns [1:4], inplace= True )

注意: inplace=True参数告诉 pandas 删除就地列而不重新分配 DataFrame。

以下示例展示了如何在实践中使用以下 pandas DataFrame 的每种方法:

import pandas as pd

#createDataFrame

df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],

' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],

' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],

' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12],

' steals ': [4, 5, 10, 12, 4, 8, 7, 2]})

#view DataFrame

print (df)

team points assists rebounds steals

0 A 18 5 11 4

1 B 22 7 8 5

2 C 19 7 10 10

3 D 14 9 6 12

4 E 14 12 6 4

5 F 11 9 5 8

6 G 20 9 9 7

7:28 4 12 2

示例 1:按名称删除多列

以下代码显示如何按名称删除point 、篮板和抢断列:

#drop multiple columns by name

df. drop (columns=[' points ', ' rebounds ', ' steals '], inplace= True )

#view updated Dataframe

print (df)

team assists

0 to 5

1 B 7

2 C 7

3 D 9

4 E 12

5 F 9

6 G 9

7:04 a.m.

示例 2:按名称删除范围中的列

以下代码显示如何按名称删除点和反弹列之间的每一列:

#drop columns in range by name

df. drop (columns= df.loc [:, ' points ':' rebounds '], inplace= True )

#view updated Dataframe

print (df)

team steals

0 to 4

1 B 5

2 C 10

3 D 12

4 E 4

5 F 8

6 G 7

7 A.M. 2

示例 3:按索引删除多列

以下代码显示如何从 DataFrame 中删除索引位置 0、3 和 4 处的列:

#drop multiple columns by index

df. drop (columns=df. columns [[0, 3, 4]], inplace= True )

#view updated Dataframe

print (df)

assist points

0 18 5

1 22 7

2 19 7

3 14 9

4 14 12

5 11 9

6 20 9

7 28 4

示例 4:按索引删除范围中的列

以下代码显示如何从 DataFrame 中删除索引位置 0、3 和 4 处的列:

#drop columns by index range

df. drop (columns= df.columns [1:4], inplace= True )

#view updated Dataframe

print (df)

team steals

0 to 4

1 B 5

2 C 10

3 D 12

4 E 4

5 F 8

6 G 7

7 A.M. 2

请注意, df.columns[1:4]语法指定索引位置 1到4 中的列。

因此,此语法删除索引位置 1、2 和 3 处的列。

注意:您可以在此处找到 pandas drop()函数的完整文档。

其他资源

以下教程解释了如何在 pandas 中执行其他常见任务:

Pandas:如何删除具有 NaN 值的列Pandas:如何删除不在列表中的列Pandas:如何删除除特定列之外的所有列

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