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:

columns = ['Col1', 'Col2', ...]
df.drop(columns, inplace=True, axis=1)

这将在位删除一个或多个列。请注意,inplace=True是在panda v0.13中添加的,在旧版本中不起作用。在这种情况下,您必须重新分配结果:

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

一个很好的补充是,只有列存在时才可以删除它们。这样,您可以覆盖更多的用例,并且它只会从传递给它的标签中删除现有列:

例如,只需添加errors='ignore':

df.drop(['col_name_1', 'col_name_2', ..., 'col_name_N'], inplace=True, axis=1, errors='ignore')

这是熊猫0.16.1以后的新版本。文档在这里。

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)

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。

使用数据帧和切片的iloc函数删除列,当我们有一个带有不需要的值的典型列名时:

df = df.iloc[:,1:] # Removing an unnamed index column

这里0是默认行,1是第一列,因此:,1:是删除第一列的参数。