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

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)

其他回答

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。

在Pandas中执行此操作的最佳方法是使用drop:

df = df.drop('column_name', axis=1)

其中1是轴号(0表示行,1表示列。)

或者,drop()方法接受索引/列关键字作为指定轴的替代方法。所以我们现在可以做:

df = df.drop(columns=['column_nameA', 'column_nameB'])

这是在v0.21.0中引入的(2017年10月27日)

要删除列而不必重新分配df,可以执行以下操作:

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

最后,要按列编号而不是按列标签删除,请尝试删除,例如,第1列、第2列和第4列:

df = df.drop(df.columns[[0, 1, 3]], axis=1)  # df.columns is zero-based pd.Index

同时使用列的“text”语法:

df.drop(['column_nameA', 'column_nameB'], axis=1, inplace=True)

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

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。

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']]