去掉dataframe里的列

可以使用`drop`函数来去掉DataFrame里的列。例如，如果要去掉名为`column_to_drop`的列，可以使用以下代码：

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

其中，`axis=1`表示要去掉的是列。如果要去掉多列，可以将列名放入一个列表中：

cols_to_drop = ['col1', 'col2', 'col3']
df = df.drop(cols_to_drop, axis=1)

这样就会同时去掉名为`col1`、`col2`和`col3`的三列。

相关问题

去除dataframe多列

要去除DataFrame中的多列，可以使用drop()方法来实现。drop()方法可以按照指定的列名或索引号来删除列。

例如，假设有一个名为df的DataFrame，其中包含三列：'A', 'B', 'C'，我们想要删除列'B'和列'C'，可以使用以下代码：

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

在这个例子中，使用drop()方法删除了列'B'和列'C'，参数'axis=1'表示按列删除。设置'inplace=True'表示直接在原DataFrame上进行修改，如果不设置这个参数，默认会返回一个新的DataFrame，不改变原有的DataFrame。

除了使用列名来删除列，也可以使用列的索引号来删除列。

例如，如果我们想要删除第二列和第三列，可以使用以下代码：

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

在这个例子中，使用drop()方法的参数改为了df.columns[[1, 2]]，表示删除第二列和第三列（索引号从0开始计算）。

总结来说，要去除DataFrame中的多列，可以使用drop()方法，并设置参数'axis=1'，同时指定要删除的列名或索引号。

如何去除dataframe相同的列

要去除DataFrame中相同的列，可以使用pandas库的`drop_duplicates()`函数。这个函数会删除DataFrame中所有重复的行，如果两列完全相同，则这两列被视为重复的列。

例如，假设我们有一个名为`df`的DataFrame，其中包含两列`A`和`B`，并且这两列的值完全相同。要删除其中一个列，可以使用以下代码：

df = df.loc[:,~df.T.duplicated(keep='first')]

这行代码会将`df`中的重复列删除，并将结果存储回`df`中。