dataframe删除某列

可以使用 `drop()` 方法删除 DataFrame 中的某一列，其中需要指定 `axis=1` 表示删除列，同时需要指定要删除的列的名称或索引。

例如，假设 DataFrame 名称为 `df`，要删除名为 `column_name` 的列，可以使用以下代码：

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

也可以使用列索引删除列，例如，要删除第二列可以使用以下代码：

df = df.drop(df.columns[1], axis=1)

注意，`drop()` 方法不会修改原始 DataFrame，而是返回一个新的 DataFrame。如果要在原始 DataFrame 上进行修改，可以将 `inplace=True` 作为 `drop()` 方法的参数传递。

相关问题

python的dataframe删除某列

要删除DataFrame中的某列，可以使用`drop()`方法。在`drop()`方法中，我们需要将要删除的列名指定为方法的参数，并将`axis`参数设置为1，以指定要删除的列为列轴。下面是一个例子：

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 = df.drop('B', axis=1)

# 打印结果
print(df)

输出：

   A  C
0  1  7
1  2  8
2  3  9

在这个例子中，我们首先创建了一个DataFrame，其中包含三列A、B和C。然后，我们使用`drop()`方法删除了列B，并通过`axis`参数指定了要删除的列。最后，我们打印了结果，可以看到列B已被成功删除。

dataframe 删除某列 nan行

要删除Dataframe中的某列和含有NaN值的行，可以使用dropna()函数和drop()函数。

要删除NaN值所在的行，可以使用dropna()函数。该函数可用于从Dataframe中删除NaN值所在的行。删除行时，在dropna()函数中可以指定删除哪些列，以及有多少非NaN值才保留该行。

例如，要删除Dataframe df中名为“No1”的列和含有NaN值的行，可以使用以下代码：

df.dropna(subset=['No1'], thresh=1, inplace=True)

在这个例子中，我们使用了dropna()函数，指定了subset参数，即要删除哪些列。我们输入了“No1”，表示要删除名为“No1”的列。接下来，我们指定了thresh参数，即保留非NaN值的最小数量。我们输入了“1”，表示只要行中至少有1个非NaN值，就保留该行。最后，我们指定了inplace参数，在原Dataframe中更改数据。

要删除某一列，可以使用drop()函数。该函数可用于从Dataframe中删除一列。

例如，要删除Dataframe df中名为“No2”的列，可以使用以下代码：

df.drop('No2', axis=1, inplace=True)

在这个例子中，我们使用了drop()函数，指定了要删除的列的名称，即“No2”。接下来，我们指定了axis参数，它表示要删除一列还是一行。在这个例子中，我们指定了axis为1，即删除一列。最后，我们指定了inplace参数，在原Dataframe中更改数据。

综上所述，要删除Dataframe中的某列和含有NaN值的行，可以使用dropna()函数和drop()函数。我们可以根据自己的需要，指定要删除的列和阈值，以及是否在原Dataframe中更改数据。