要删除DataFrame中的列,我可以成功使用:

del df['column_name']

但为什么我不能使用以下选项?

del df.column_name

由于可以通过df.column_name访问该系列,所以我希望这能奏效。


当前回答

Pandas 0.21+答案

Pandas 0.21版略微更改了drop方法,以包括索引和列参数,以匹配重命名和重新索引方法的签名。

df.drop(columns=['column_a', 'column_c'])

就我个人而言,我更喜欢使用axis参数来表示列或索引,因为它是几乎所有panda方法中使用的主要关键字参数。但是,现在您在0.21版中增加了一些选择。

其他回答

从Python的一般观点来看,如果可以删除属性column_name,del obj.column_name是有意义的。它需要是一个常规属性,或者是一个定义了删除器的属性。

这不适用于Pandas,也不适用于Pandas数据帧的原因如下:

考虑df.column_name是一个“虚拟属性”,它本身不是一个东西,它不是该列的“座位”,它只是访问该列的一种方式。很像没有删除器的属性。

Use:

df.drop('columnname', axis =1, inplace = True)

或者你可以和

del df['colname']

基于列编号删除多个列的步骤

df.drop(df.iloc[:,1:3], axis = 1, inplace = True)

基于列名删除多个列的步骤

df.drop(['col1','col2',..'coln'], axis = 1, inplace = True)

按索引删除

删除第一列、第二列和第四列:

df.drop(df.columns[[0,1,3]], axis=1, inplace=True)

删除第一列:

df.drop(df.columns[[0]], axis=1, inplace=True)

此处有一个可选参数可以在不创建副本的情况下修改数据。

被逮捕的

列选择、添加、删除

删除列列名:

df.pop('column-name')

示例:

df = DataFrame.from_items([('A', [1, 2, 3]), ('B', [4, 5, 6]), ('C', [7,8, 9])], orient='index', columns=['one', 'two', 'three'])

打印df:

   one  two  three
A    1    2      3
B    4    5      6
C    7    8      9

df.drop(df.columns[[0],axis=1,inplace=True)打印df:

   two  three
A    2      3
B    5      6
C    8      9

三=df.pop(“三”)打印df:

   two
A    2
B    5
C    8

我们可以通过drop()方法删除或删除一个或多个指定列。

假设df是一个数据帧。

要删除的列=列0

代码:

df = df.drop(column0, axis=1)

要删除多个列col1、col2、,coln,我们必须在列表中插入所有需要删除的列。然后通过drop()方法删除它们。

代码:

df = df.drop([col1, col2, . . . , coln], axis=1)

点语法在JavaScript中有效,但在Python中无效。

Python:del df['column_name]JavaScript:del df['column_name]或del df.column_name