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

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。

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

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

通过使用自动补全或“IntelliSense”而不是字符串文字来获得优势:

del df[df.column1.name]

# or

df.drop(df.column1.name, axis=1, inplace=True)

它适用于当前的Pandas版本。

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)