notebook numpy 删除列

在使用NumPy库进行矩阵操作时，我们可以使用np.delete函数来删除矩阵的列。

np.delete函数的语法如下：
np.delete(arr, obj, axis=None)

其中，arr表示要删除的矩阵，obj表示要删除的列索引或者一个列表（包含要删除的多个列索引），axis表示要删除的轴的方向。如果不指定axis参数，默认为None，此时将会将矩阵展平后再进行操作。

下面是一个具体的例子，假设我们有一个3行4列的矩阵arr：

arr = np.array([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12]])

我们想要删除第2列和第3列，则可以使用以下代码：

new_arr = np.delete(arr, [1, 2], axis=1)

执行以上代码后，new_arr的值将变为：

[[1 4]
[5 8]
[9 12]]

可以看到，第2列和第3列已经被成功删除了。

需要注意的是，np.delete函数并不会直接修改原始矩阵，而是返回一个新的矩阵。如果希望修改原始矩阵，可以将返回值赋给原始矩阵的变量。

希望以上解答对您有所帮助！

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对于 DataFrame 对象而言，可以直接调用 `.dropna()` 来实现这一目标：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个带有 NaN 值的示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, None],
    'B': [4, None, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

print("原始 DataFrame:")
print(df)

# 删除包含任意 null 值的行
cleaned_df = df.dropna()

print("\n删除含 null 行后的 DataFrame:")
print(cleaned_df)

上述代码片段展示了如何创建一个简单的 DataFrame 并通过 `dropna()` 移除了所有存在 null 值的记录[^1]。

如果希望仅当某一行全部为 null 时才将其丢弃，则可指定参数 `how='all'`；而要基于某些特定列是否存在 null 进行筛选的话，还可以传递给函数一个列表作为子集参数 `subset=['column_name']`[^3]。

此外，若不想要改变原 DataFrame 而只是获取一个新的已清洗版本，记得不要使用 `inplace=True` 参数，默认情况下该操作会返回新的 DataFrame 实例而不是修改源对象[^5]。

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