我有一个这样的数据框架:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4,4), columns=list('abcd'))
df
a b c d
0 0.418762 0.042369 0.869203 0.972314
1 0.991058 0.510228 0.594784 0.534366
2 0.407472 0.259811 0.396664 0.894202
3 0.726168 0.139531 0.324932 0.906575
我如何得到除b之外的所有列?
当前回答
df[df.columns.difference(['b'])]
Out:
a c d
0 0.427809 0.459807 0.333869
1 0.678031 0.668346 0.645951
2 0.996573 0.673730 0.314911
3 0.786942 0.719665 0.330833
其他回答
我认为一个很好的解决方案是使用pandas和regex的函数过滤器(匹配除“b”之外的所有内容):
df.filter(regex="^(?!b$)")
这里有另一种方法:
df[[i for i in list(df.columns) if i != '<your column>']]
你只需要传递要显示的所有列，除了你不想要的列。
这是一行lambda:
df[map(lambda x :x not in ['b'], list(df.columns))]
之前:
import pandas
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4,4), columns = list('abcd'))
df
a b c d
0 0.774951 0.079351 0.118437 0.735799
1 0.615547 0.203062 0.437672 0.912781
2 0.804140 0.708514 0.156943 0.104416
3 0.226051 0.641862 0.739839 0.434230
后:
df[map(lambda x :x not in ['b'], list(df.columns))]
a c d
0 0.774951 0.118437 0.735799
1 0.615547 0.437672 0.912781
2 0.804140 0.156943 0.104416
3 0.226051 0.739839 0.434230
你可以在索引中删除列:
df[df.columns.drop('b')]
or
df.loc[:, df.columns.drop('b')]
你可以使用df.columns.isin()
df.loc[:, ~df.columns.isin(['b'])]
当你想删除多个列时，简单如下:
df.loc[:, ~df.columns.isin(['col1', 'col2'])]
