pandas如何删除指定列
时间: 2023-09-26 19:11:05 浏览: 71
要删除pandas数据帧中的指定列,需要使用`drop()`方法,并指定`columns`参数来指定要删除的列的名称。例如,假设我们有一个数据帧df,其中包含以下列名:'A', 'B', 'C', 'D',我们想要删除'C'和'D'列,可以使用下面的代码:
```
df = df.drop(columns=['C', 'D'])
```
这将创建一个新的数据帧,其中包含所有的行和'A'和'B'列,'C'和'D'列已经被删除了。注意,如果你想要在原始数据帧上进行修改,需要将`inplace`参数设置为True,例如:
```
df.drop(columns=['C', 'D'], inplace=True)
```
这将在原始数据帧上删除'C'和'D'列。
相关问题
pandas删除指定列
您可以使用 Pandas 的 `drop()` 方法删除指定列,具体操作如下:
```python
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_csv('your_file.csv')
# 删除指定列
df.drop(['column_name1', 'column_name2'], axis=1, inplace=True)
# 保存修改后的数据集
df.to_csv('modified_file.csv', index=False)
```
其中,`column_name1`和`column_name2`需要替换为您要删除的列名。`axis=1`表示按列删除,`inplace=True`表示直接修改原数据集,不创建新的数据集。如果您需要保留原数据集,可以删除`inplace=True`参数,并将修改后的数据集保存到新的文件中。
pandas 删除指定列
可以使用 pandas 的 drop() 方法来删除指定列,例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 删除列 B
df = df.drop('B', axis=1)
# 打印结果
print(df)
```
输出结果为:
```
A C
0 1 7
1 2 8
2 3 9
```
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