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。

相关问题

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。

python pandas 删除指定列

如何使用Python Pandas删除指定列？

使用Pandas的drop()函数可以删除指定的列，其代码如下：

df.drop(['列名1','列名2'], axis=1, inplace=True)

其中，['列名1','列名2']是要删除的列名列表，axis=1表示删除列，inplace=True表示在原始数据上进行修改。