pandas如何删除指定列

使用`drop()`函数可以删除指定列。

例如，我们有一个名为`df`的DataFrame，想要删除名为`column_name`的列，可以使用以下代码：

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

其中，`axis=1`表示按列进行操作，`inplace=True`表示直接在原DataFrame上进行操作，而不是返回一个新的DataFrame。

也可以同时删除多个列，只需要在`drop()`函数中传入一个包含多个列名的列表即可：

df.drop(['column_name_1', 'column_name_2', ...], axis=1, inplace=True)

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：

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

你可以使用 pandas 中的 `drop` 方法来删除指定列，例如：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
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

在 `drop` 方法中，我们指定了要删除的列名 `'B'`，并通过 `axis=1` 参数指定删除列而不是行。注意，`drop` 方法返回的是一个新的 DataFrame，原始的 DataFrame 不会被修改。如果你想在原始的 DataFrame 上直接修改，可以设置 `inplace=True` 参数。