dataframe删除指定列
时间: 2023-07-06 14:05:01 浏览: 47
可以使用 pandas 中的 `drop` 方法来删除指定列。下面是一个例子:
假设有以下数据框 `df`:
```
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
```
要删除列 `B`,可以使用以下代码:
```python
df = df.drop('B', axis=1)
```
执行后,数据框 `df` 将变成:
```
A C
0 1 7
1 2 8
2 3 9
```
其中 `axis=1` 表示按列进行操作,即删除列。如果要删除多列,可以在 `drop` 方法中传入一个列表,如下所示:
```python
df = df.drop(['B', 'C'], axis=1)
```
执行后,数据框 `df` 将只剩下一列 `A`。
相关问题
dataframe删除指定列索引
你可以使用pandas库中的`drop()`方法来删除指定列索引。下面是一个示例代码:
```python
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]})
# 删除指定列索引
df = df.drop(['B'], axis=1)
# 打印输出
print(df)
```
这个代码会输出以下结果:
```
A C
0 1 7
1 2 8
2 3 9
```
在`drop()`方法中,我们使用了`axis=1`参数来指定要删除的是列而非行,然后传入一个包含要删除的列索引名称的列表。最后,我们将修改后的DataFrame对象重新赋值给原来的变量`df`。
pyspark dataframe删除指定列
好的,关于你的问题,以下是代码示例:
```
from pyspark.sql.functions import col
# 创建测试数据
data = [('Alice', 28, 'F'), ('Bob', 21, 'M'), ('Charlie', 43, 'M')]
df = spark.createDataFrame(data, ['name', 'age', 'gender'])
# 删除指定列
df = df.drop(col('gender'))
# 显示结果
df.show()
```
希望能帮到你,如果还有其他问题可以继续问我。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)