pandas删除列简写

pandas删除列的简写是使用drop()函数。具体操作如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除列B
df.drop('B', axis=1, inplace=True)

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

   A  C
0  1  7
1  2  8
2  3  9

其中，`axis=1`表示删除列，`inplace=True`表示在原DataFrame上进行修改。如果不设置`inplace=True`，则需要将结果重新赋值给原变量，例如`df = df.drop('B', axis=1)`。

相关问题

pandas 删除列

在 Pandas 中，我们可以使用 `drop()` 方法来删除 DataFrame 中的列。下面是两种常用的方法：

方法一：使用 `drop()` 方法

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除列
df = df.drop('C', axis=1)

# 输出结果
print(df)

输出结果：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

方法二：使用 `del` 关键字

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除列
del df['C']

# 输出结果
print(df)

输出结果：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

pandas删除列索引

在pandas中，可以使用`drop()`方法来删除列索引。`drop()`方法可以接受一个参数`labels`，用于指定删除的列索引名称索引列表。此外，还可以使用axis`参数来指定删除的方向，默认为0表示按行删除，设置为1表示按列删除。

面是一个示例代码，演示如使用`drop()`方法删除列索引：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除列索引为'B'
df = df.drop('B', axis=1)

# 打印删除后的DataFrame
print(df)

输出结果为：

   A  C
0  1  7
1  2  8
2  3  9