用drop函数删除值相同或全为空的列并显示删除后的维度

好的，我可以回答这个问题。你可以使用 dropna 函数来删除值相同或全为空的列，并使用 shape 属性来显示删除后的维度。具体代码如下：

import pandas as pd
# 创建数据
data = {'A': [1, 2, 3, None, None], 'B': [4, None, 6, None, 8], 'C': [None, None, None, None, None]}
df = pd.DataFrame(data)
print("删除前的维度：", df.shape)
# 删除值相同或全为空的列
df.dropna(axis=1, how='all', inplace=True)
print("删除后的维度：", df.shape)

输出结果为：

删除前的维度： (5, 3)
删除后的维度： (5, 2)

其中，axis 参数表示删除的方向，这里设为 1 表示删除列；how 参数表示删除的方式，这里设为 'all' 表示只删除全为空或值相同的列；inplace 参数表示是否在原数据上进行删除操作，这里设为 True 表示在原数据上直接进行修改。

相关问题

dataframe用drop函数无法删除列

DataFrame的`drop`函数可以删除行或列，但需要指定`axis`参数来确定是删除行还是列。默认情况下，`axis=0`表示删除行，`axis=1`表示删除列。

如果你想删除列，需要将`axis`参数设置为1。例如，假设我们有以下DataFrame：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

       name  age
0     Alice   25
1       Bob   30
2  Charlie   35

要删除`age`列，可以使用以下代码：

df = df.drop('age', axis=1)
print(df)

输出：

       name
0     Alice
1       Bob
2  Charlie

注意：`drop`函数会返回一个新的DataFrame，原来的DataFrame并没有被修改。因此，如果你想在原来的DataFrame上修改，需要将`inplace`参数设置为True。

随机森林中用drop函数删除数据的一列代码

在随机森林中，可以使用drop函数删除数据的一列。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 删除指定列
data = data.drop('column_name', axis=1)

# 划分特征和标签
X = data.drop('target_column', axis=1)
y = data['target_column']

# 创建随机森林分类器
rf = RandomForestClassifier()

# 训练模型
rf.fit(X, y)

在上述代码中，`data`是一个包含特征和标签的数据集。通过`drop`函数，可以删除指定的列，其中`'column_name'`是要删除的列名。然后，使用`drop`函数再次删除目标列，将剩余的特征作为输入特征`X`，将目标列作为标签`y`。最后，创建随机森林分类器并训练模型。