PythonPandas删除列操作怎么实现

2023年 12月 19日 61.1k 0

在Pandas中,可以使用“drop() ”方法来删除DataFrame中的列:1、使用“import pandas as pd”导入Pandas模块;2、创建一个DataFrame;3、使用“drop()”方法删除指定列;4、可以传递一个列名列表进行同时删除多个列;5、直接使用列索引来删除列。

PythonPandas删除列操作怎么实现

本教程操作系统:Windows10系统、Dell G3电脑。

在 Pandas 中,你可以使用 drop() 方法来删除 DataFrame 中的列。具体操作步骤如下:

  • 导入 Pandas 模块:
  • import pandas as pd

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  • 创建一个DataFrame:
  • data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 
            'age': [25, 30, 35], 
            'gender': ['F', 'M', 'M']}
    df = pd.DataFrame(data)
    print(df)
    # 输出:
    #        name  age gender
    # 0     Alice   25      F
    # 1       Bob   30      M
    # 2   Charlie   35      M

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  • 使用 drop() 方法删除指定列:
  • df = df.drop('age', axis=1)
    print(df)
    # 输出:
    #        name gender
    # 0     Alice      F
    # 1       Bob      M
    # 2   Charlie      M

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    这里的 axis=1 表示按列进行操作。

  • 如果要同时删除多个列,可以传递一个列名列表:
  • df = df.drop(['age', 'gender'], axis=1)
    print(df)
    # 输出:
    #        name
    # 0     Alice
    # 1       Bob
    # 2   Charlie

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  • 此外,你还可以直接使用列索引来删除列。例如,在上面的 DataFrame 中,如果你需要删除第二列(即 age 列),可以使用以下代码:
  • df = df.drop(df.columns[1], axis=1)
    print(df)
    # 输出:
    #        name gender
    # 0     Alice      F
    # 1       Bob      M
    # 2   Charlie      M

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    注意,drop() 方法返回一个新的 DataFrame,原始 DataFrame 不会被修改。如果你想要在原始 DataFrame 上进行修改,可以使用 inplace=True 参数:

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

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    希望这能帮助你理解如何在 Pandas 中删除列!如有任何其他问题,请随时提问。

    以上就是PythonPandas删除列操作怎么实现的详细内容,更多请关注每日运维网(www.mryunwei.com)其它相关文章!

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