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
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
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)
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。
总是使用[]符号是一个很好的做法。一个原因是属性表示法(df.column_name)不适用于编号索引:
In [1]: df = DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
In [2]: df[1]
Out[2]:
0 2
1 5
Name: 1
In [3]: df.1
File "<ipython-input-3-e4803c0d1066>", line 1
df.1
^
SyntaxError: invalid syntax
在Pandas DataFrame中删除列的另一种方法
如果您不希望就地删除,则可以通过使用DataFrame(…)函数指定列来创建一个新的DataFrame:
my_dict = { 'name' : ['a','b','c','d'], 'age' : [10,20,25,22], 'designation' : ['CEO', 'VP', 'MD', 'CEO']}
df = pd.DataFrame(my_dict)
创建新的DataFrame作为
newdf = pd.DataFrame(df, columns=['name', 'age'])
你得到的结果和del/drop一样好。
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。