我知道去掉一列要用df。Drop ('column name', axis=1)。是否有一种方法可以使用数字索引而不是列名来删除列?
当前回答
您需要根据列在数据框架中的位置来标识它们。例如,如果你想删除(del)列2、3和5,它将是,
df.drop(df.columns[[2,3,5]], axis = 1)
其他回答
您可以使用下面的行删除前两列(或任何您不需要的列):
df.drop([df.columns[0], df.columns[1]], axis=1)
参考
你可以像这样删除i索引上的列:
df.drop(df.columns[i], axis=1)
这可能会很奇怪,如果列中有重复的名字,你可以重命名你想要删除的列。或者你可以像这样重新分配数据帧:
df = df.iloc[:, [j for j, c in enumerate(df.columns) if j != i]]
如果有两个名称相同的列。一种简单的方法是手动重命名列,就像这样
df.columns = ['column1', 'column2', 'column3']
然后你可以根据你的要求通过列索引,像这样:-
df.drop(df.columns[1], axis=1, inplace=True)
df。列[1]将删除索引1。
记住轴1 =列,轴0 =行。
获得你想要的列的好方法(没有问题重复的名称)。
例如,您希望删除的列索引包含在类似列表的变量中
unnecessary_cols = [1, 4, 5, 6]
then
import numpy as np
df.iloc[:, np.setdiff1d(np.arange(len(df.columns)), unnecessary_cols)]
您需要根据列在数据框架中的位置来标识它们。例如,如果你想删除(del)列2、3和5,它将是,
df.drop(df.columns[[2,3,5]], axis = 1)
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