pandas删除指定列并输出

可以使用 `drop` 方法来删除指定列，然后使用 `print` 函数来输出结果。示例如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35], 'gender': ['F', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除指定列
df = df.drop('gender', axis=1)

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

       name  age
0     Alice   25
1       Bob   30
2  Charlie   35

相关问题

pandas删除指定列

你可以使用 `drop` 函数来删除指定的列。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 32, 18, 47],
    'gender': ['F', 'M', 'M', 'M'],
    'salary': [5000, 8000, 2500, 10000]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除 'salary' 列
df = df.drop('salary', axis=1)
print(df)

输出：

      name  age gender
0    Alice   25      F
1      Bob   32      M
2  Charlie   18      M
3    David   47      M

在 `drop` 函数中，`axis=1` 表示删除列。你可以把 `axis` 参数设置为 0 来删除行。如果你想删除多列，可以将列名以列表的形式传递给 `drop` 函数：

# 删除 'age' 和 'gender' 两列
df = df.drop(['age', 'gender'], axis=1)
print(df)

输出：

      name
0    Alice
1      Bob
2  Charlie
3    David

pandas 删除指定列

可以使用 pandas 的 drop() 方法来删除指定列，例如：

import pandas as pd

# 创建一个示例 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)

输出结果为：

   A  C
0  1  7
1  2  8
2  3  9