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1、使用del函數(shù)刪除指定列
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python 中針對(duì)DataFrame格式的數(shù)據(jù),刪除列最簡(jiǎn)單的方法是使用del 函數(shù),簡(jiǎn)單粗暴效果好,如
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns = list('AB'),data = [[1,2,3],[4,5,6]])
print(df)
結(jié)果如下:
A B C
0 1 2 3
1 4 5 6
#刪除B列
del df['B']
print(df)
結(jié)果如下:
A C
0 1 3
1 4` 6DataFrame是一種表格型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它含有一組有序的列，每列可以是不同的值。DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以看作是由Series組成的字典，不過這些Series公用一個(gè)索引。
2、使用DataFrame.drop函數(shù)刪除指定列
用法：DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)
參數(shù)說明：
labels 就是要?jiǎng)h除的行列的名字，用列表給定
axis 默認(rèn)為0，指刪除行，因此刪除columns時(shí)要指定axis=1；
index 直接指定要?jiǎng)h除的行
columns 直接指定要?jiǎng)h除的列
inplace=False，默認(rèn)該刪除操作不改變?cè)瓟?shù)據(jù)，而是返回一個(gè)執(zhí)行刪除操作后的新dataframe；
inplace=True，則會(huì)直接在原數(shù)據(jù)上進(jìn)行刪除操作，刪除后無法返回。
刪除行列有兩種方式：
1）labels=None,axis=0 的組合
2）index或columns直接指定要?jiǎng)h除的行或列
>>>df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=['A', 'B', 'C', 'D']) >>>df A B C D 0 0 1 2 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11 #Drop columns,兩種方法等價(jià) >>>df.drop(['B', 'C'], axis=1) A D 0 0 3 1 4 7 2 8 11 >>>df.drop(columns=['B', 'C']) A D 0 0 3 1 4 7 2 8 11 # 第一種方法下刪除column一定要指定axis=1,否則會(huì)報(bào)錯(cuò) >>> df.drop(['B', 'C']) ValueError: labels ['B' 'C'] not contained in axis #Drop rows >>>df.drop([0, 1]) A B C D 2 8 9 10 11 >>> df.drop(index=[0, 1]) A B C D 2 8 9 10 11
推薦學(xué)習(xí)《Python教程》。
新聞標(biāo)題：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python刪掉數(shù)據(jù)表幾列的方法
文章起源：http://m.fisionsoft.com.cn/article/dpeoigc.html
