pandas删除列的数据

要删除 pandas DataFrame 中的列数据，可以使用 `drop()` 方法。例如，以下代码会删除名为 'column_to_drop' 的列：

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

其中，`axis=1` 表示按列删除，`inplace=True` 表示在原 DataFrame 上进行操作。

相关问题

pandas 删除列

Pandas 可以使用 drop() 函数来删除列。使用方法如下：

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

参数 `columns` 指定要删除的列的名称。如果要在原数据框上直接删除列，可以将参数 `inplace` 设为 `True`。

例如，假设我们有一个数据框 `df`，包含三列 'a'、'b'、'c'，如下所示：

   a   b   c
0  1   2   3
1  4   5   6
2  7   8   9

我们可以使用以下代码删除列 'b'：

df.drop(columns=['b'], inplace=True)

删除后的数据框如下所示：

   a   c
0  1   3
1  4   6
2  7   9

pyhon pandas 删除列

要在Python的Pandas中删除列，可以使用`drop`方法。以下是一个示例：

import pandas as pd

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

# 删除列"B"
df = df.drop('B', axis=1)

print(df)

输出结果将是：

   A  C
0  1  7
1  2  8
2  3  9

在`drop`方法中，我们传递要删除的列的名称作为第一个参数，并指定`axis=1`以表示删除列而不是行。将修改后的数据框重新赋值给原始变量`df`，以便更新数据框。