pandas如何删除指定列

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

可以使用 pandas 的 drop() 方法来删除指定列，例如：

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

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：

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。