pandas中删除列的几种方法

目录

• drop 方法
• 使用 del 关键字
• 使用 pop 方法
• 使用列索引删除
• 示例代码

在pandas中，有多种方法可以删除列，具体方法及适用情况如下：

drop 方法

适用情况: 这是最常用的方法，可以灵活地删除单列或多列。

用法:

df.drop('column_name', axis=1, inplace=True)  # 删除单列
df.drop(['column1', 'column2'], axis=1, inplace=True)  # 删除多列

参数:

• labels: 要删除的列名或列名列表。
• axis: 设为1表示按列删除。
• inplace: 如果为True，直接在原DataFrame上进行修改；如果为False，返回修改后的新DataFrame。

使用 del 关键python字

适用情况: 当需要删除单列时，使用del关键字比较简洁。

用法:

del df['column_name']

使用 pop 方法

适用情况: pop方法不仅可以删除列，还可以返回被删除的列，适用于需要删除并获取该列数据的情况。

用法:

column_data = df.pop('column_name')

使用列索引删除

适用情况: 当需要删除多列并且这些列的索引已知时，可以直接通过列索引进行删除。

用法:

df = df.loc[:, df.columns != 'column_name']  # 删除单列
df = df.loc[:, ~df.columns.isin(['column1', 'column2'])]  # 删除多列

示例代码

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
}
df = pd.DataFrame(data)

print("原始DataFrame:\n", df)

# 1. 使用drop方法删除列
df1 = df.drop('A', axis=1)
print("\n使用drop方法删除列A:\n", df1)

# 2. 使用del关键字删除列
df2 = df.copy()
del df2['B']
print("\n使用del关键字删除列B:\n", df2)

# 3. 使用pop方法删除列
df3 = df.copy()
popped_column = df3.pop('C')
print("\n使用pop方法http://www.devze.com删除列C:\n", df3)
prjsint("被删除的列C数据:\n", popped_column)

# 4. 使用列索引删除列
df4 = df.loc[:, df.columns != 'A']
print("\n使用列索引删除列A:\n", df4)

df5 = df.loc[:, ~df.columns.isin(['B', 'C'])]
print("\n使用列索引删除列B和C:\n", df5)

输出结果

原始DataFrame:

    A  B  C

0  1  4  7

1  2  5  8

2  3  6  9

使用drop方法删除列A:

    B  C

0  4  7

1  5  8

2  6  9

使用del关键字删除列B:

    A  C

0  1  7

1  2  8

2  3  android9

使用pop方法删除列C:

    A  B

0  1  4

1  2  5

2  3  6

被删除的列C数据:

 0    7

1    8

2    9

Name: C, dtype: int64

使用列索引删除列A:

    B  C

0  4  7

1编程客栈  5  8

2  6  9

使用列索引删除列B和C:

    A

0  1

1  2

2  3

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