python删除列表多列数据

可以使用列表推导式来删除多列数据，例如：

假设有一个列表data，包含多个子列表，每个子列表表示一行数据，现在需要删除第1列和第3列数据，可以使用以下代码：

data = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]]
new_data = [[row[i] for i in range(len(row)) if i not in [0,2]] for row in data]
print(new_data)

输出：

[[2, 4], [6, 8], [10, 12]]

其中，列表推导式中的if语句判断当前列索引是否在需要删除的列索引列表中，如果不在，则将该列数据添加到新的子列表中。最终得到一个新的列表new_data，其中第1列和第3列数据已被删除。

相关问题

python同时删除多列

你可以使用 pandas 库中的 `drop` 方法同时删除多列，例如：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6], 'col3': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除多列
df.drop(['col1', 'col2'], axis=1, inplace=True)

# 打印结果
print(df)

这里的 `drop` 方法中，`['col1', 'col2']` 表示要删除的列名列表，`axis=1` 表示要沿着列方向进行删除，`inplace=True` 表示直接在原始数据集上进行修改。

python数据预处理删除列

可以使用pandas库中的drop()方法来删除数据中的列。具体操作如下：

假设我们有一个数据集df，其中包含三列数据：A、B、C。现在我们想要删除C列，可以使用以下代码：

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

其中，'C'表示要删除的列名，axis=1表示按列操作，inplace=True表示在原数据集上进行修改。

如果我们想要删除多列，可以将列名放在一个列表中，如下所示：

df.drop(['B', 'C'], axis=1, inplace=True)

这样就可以同时删除B列和C列了。