dataframe丢掉某一列

要丢掉DataFrame中的某一列，可以使用`drop()`函数。可以按如下方式使用：

df = df.drop('column_name', axis=1)

其中，`column_name`是要删除的列的名称，`axis=1`表示按列进行删除。这个操作会直接在原DataFrame上进行修改，如果你想保留原始的DataFrame，可以将结果赋值给一个新的变量。

相关问题

怎么判断dataframe中某一列的值 是否在另一个dataframe中的某一列

可以使用`isin()`函数来判断dataframe中某一列的值是否在另一个dataframe中的某一列。示例如下：

假设有两个dataframe：df1和df2，现在要判断df1的'col1'列的值是否在df2的'col2'列中，可以使用以下代码：

df1['col1'].isin(df2['col2'])

这个函数返回一个布尔类型的Series，如果df1['col1']中的某个值在df2['col2']中出现，则返回True，否则返回False。

如果想要返回df1中在df2中出现过的行，可以使用以下代码：

df1[df1['col1'].isin(df2['col2'])]

dataframe删除某一列

可以使用 pandas 库中的 drop 函数来删除 dataframe 中的某一列，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
  1  7
1  2  8
2  3  9