p ython pandas 删除列

### 回答1：
要删除pandas数据框中的列，可以使用`drop()`函数。例如，如果要删除名为“column_name”的列，可以使用以下代码：

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

其中，`axis=1`表示删除列，`inplace=True`表示在原始数据框上进行修改。如果不想在原始数据框上进行修改，可以省略`inplace=True`，并将结果赋给一个新的数据框，例如：

new_df = df.drop('column_name', axis=1)

### 回答2：
Python Pandas是一个功能强大、灵活多样的数据分析库，可以方便地进行数据处理、清洗、分析和可视化等工作。在数据分析过程中，我们通常需要对数据进行一些预处理工作，如删除一些不需要的列。本文将介绍Python pandas如何删除列。

删除单个列

我们可以使用drop()方法，该方法可以删除指定的列。例如，我们可以删除名为“age”的列。

import pandas as pd
data = {'name':['Tom','Harry','Peter'],'age':[25,27,30],'sex':['M','M','M']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果如下：

name  age sex
0    Tom   25   M
1  Harry   27   M
2  Peter   30   M

现在我们来删除“age”列。

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

我们使用了drop()方法，并且指定了axis参数的值为1，表示删除列。输出结果为：

name sex
0    Tom   M
1  Harry   M
2  Peter   M

删除多个列

除了删除单个列，我们有时候需要删除多个列。使用上述代码也可以删除多个列，只需要将所有要删除的列名放入列表中，并将该列表作为drop()方法的参数即可。

例如，我们在删除“age”列的同时也删除“sex”列。

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

输出结果如下：

name
0    Tom
1  Harry
2  Peter

直接删除 columns

还可以使用DataFrame对象的drop()方法来删除列，该方法的参数为列名。例如：

df.drop(columns=['age', 'sex'], inplace=True)
print(df)

我们同样使用了drop()方法，但这次我们使用columns的参数，并且将inplace参数设置为True以直接在原始数据上删除列。 输出结果如下：

name
0    Tom
1  Harry
2  Peter

总结

本文介绍了如何使用Python pandas删除列。我们可以使用drop()方法根据列名删除单个或多个列，也可以使用DataFrame对象的drop()方法来删除列。Pandas非常强大，它很容易实现这些操作。如果你需要处理大量的数据或进行复杂的数据分析，那么Pandas是一个很好的选择。

### 回答3：
Python Pandas 是一个数据分析常用的库，它提供了数据清洗，数据处理，数据分析等功能。在数据分析中，我们有时候需要删除某些列。下面我们来看看如何用Python Pandas 删除列。

首先我们需要导入Pandas库：

import pandas as pd

接着我们可以使用Pandas读取一个csv文件：

data=pd.read_csv('test.csv')

test.csv文件的原始数据如下：

Name,Age,Grade
Zhang San,20,88
Li Si,21,90
Wang Wu,22,86
Zhao Liu,23,92

如果我们想要删除列“Age”，可以使用以下代码：

data.drop(['Age'],axis=1,inplace=True)

其中，drop方法用于删除一列或多列，需要指定要删除的列名称及轴向。axis参数表示删除的轴，axis=1表示列，axis=0表示行。inplace参数表示是否对原数据进行修改，默认为False。如果修改需要使用inplace=True。

删除列后，我们再将DataFrame的数据输出，发现列“Age”已经被删除了：

Name,Grade
Zhang San,88
Li Si,90
Wang Wu,86
Zhao Liu,92

除了使用drop方法，还可以使用del方法实现删除。例如，如果我们要删除列“Grade”，可以使用以下代码：

del data['Grade']

删除列后，我们再将DataFrame的数据输出，发现列“Grade”已经被删除了：

Name
Zhang San
Li Si
Wang Wu
Zhao Liu

以上就是Python Pandas 删除列的方法。使用Pandas进行数据处理和分析非常方便，可以大大提高数据分析的效率。