pandas删除数据表某一列
时间: 2023-12-30 21:24:13 浏览: 48
以下是两种pandas删除数据表某一列的方法:
1. 使用DataFrame.drop()方法:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据表
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除列B
df.drop('B', axis=1, inplace=True)
print(df)
```
输出:
```
A C
0 1 7
1 2 8
2 3 9
```
2. 使用del关键字:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据表
data = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7,8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除列B
del df['B']
print(df)
```
输出:
```
A C
0 1 7
1 2 8
2 3 9
```
相关问题
pandas删除某一列
你可以使用 `drop` 方法来删除 Pandas 数据帧中的某一列。以下是一个例子,假设你有一个名为 `df` 的数据帧,其中包含三列 A、B 和 C,你想要删除列 B:
```
df = df.drop('B', axis=1)
```
在这个例子中,我们指定了 `axis=1`,这意味着我们要删除的是某一列,而不是某一行。`drop` 方法会返回一个新的数据帧,因此如果你想要在原始数据帧中删除该列,你需要将其赋值回去:
```
df = df.drop('B', axis=1)
```
pandas删除某一列中的重复数据
可以使用pandas库中的drop_duplicates函数删除某一列中的重复数据,具体的方法如下:
假设要删除DataFrame df中的列col中的重复数据,可以使用如下代码:
```
df.drop_duplicates(subset=['col'], inplace=True)
```
其中,subset参数指定要删除重复数据的列,inplace参数指定是否在原DataFrame上修改,当为True时表示在原DataFrame上修改,为False时表示返回一个新的DataFrame。
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