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。
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
如果原始数据帧df不太大,没有内存限制,只需要保留几列,或者,如果事先不知道不需要的所有额外列的名称,那么不妨创建一个只包含所需列的新数据帧:
new_df = df[['spam', 'sausage']]
其他回答
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)
正如您所猜测的,正确的语法是
del df['column_name']
由于Python中的语法限制,很难使del df.column_name正常工作。deldf[name]被翻译成df__delitem__(name)在Python的封面下。
在Pandas 0.16.1+中,只有当列按照eiTan LaVi发布的解决方案存在时,才能删除它们。在此版本之前,您可以通过条件列表理解获得相同的结果:
df.drop([col for col in ['col_name_1','col_name_2',...,'col_name_N'] if col in df],
axis=1, inplace=True)
如果原始数据帧df不太大,没有内存限制,只需要保留几列,或者,如果事先不知道不需要的所有额外列的名称,那么不妨创建一个只包含所需列的新数据帧:
new_df = df[['spam', 'sausage']]
要删除特定列之前和之后的列,可以使用truncate方法。例如:
A B C D E
0 1 10 100 1000 10000
1 2 20 200 2000 20000
df.truncate(before='B', after='D', axis=1)
输出:
B C D
0 10 100 1000
1 20 200 2000