pandas.loc在选择列的时候如何排除某列

可以使用pandas.DataFrame.drop()方法来排除某列。例如，如果想要排除名为column_to_exclude的列，可以使用以下代码：

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

其中，df是一个pandas DataFrame对象，axis=1表示按列进行操作。此时，column_to_exclude列就会从DataFrame中被删除。

相关问题

在不修改原表的前提下 pandas.loc在选择列的时候如何排除某列

您可以使用pandas.drop()方法来删除某列，同时返回一个新表。如下所示：

df = df.drop('column_name', axis=1)
df.loc[...] #在新表中进行选择

注意，此方法会返回一个新的DataFrame对象，并不修改原始表格。

pandas .loc

pandas的.loc()方法是一个用于选择行和列的函数，它可以帮助你在pandas数据帧中定位和选择特定的数据。.loc()方法使用标签来选择数据，而不是使用数字索引。下面是一些使用.loc()方法的例子：

1. 选择单个标签

import pandas as pd

data = {'name': ['John', 'Emma', 'Peter', 'David'],
        'age': [25, 28, 21, 32],
        'country': ['US', 'UK', 'CA', 'AU']}
df = pd.DataFrame(data)

# 选择行
print(df.loc[1]) # 选择第2行

# 选择列
print(df.loc[:, 'name']) # 选择name列

# 选择单个元素
print(df.loc[1, 'name']) # 选择第2行name列的元素

2. 选择多个标签

import pandas as pd

data = {'name': ['John', 'Emma', 'Peter', 'David'],
        'age': [25, 28, 21, 32],
        'country': ['US', 'UK', 'CA', 'AU']}
df = pd.DataFrame(data)

# 选择多行
print(df.loc[[0, 2]]) # 选择第1行和第3行

# 选择多列
print(df.loc[:, ['name', 'age']]) # 选择name和age列

# 选择多个元素
print(df.loc[[0, 2], ['name', 'age']]) # 选择第1行和第3行的name和age列的元素

3. 使用条件选择

import pandas as pd

data = {'name': ['John', 'Emma', 'Peter', 'David'],
        'age': [25, 28, 21, 32],
        'country': ['US', 'UK', 'CA', 'AU']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用条件选择行
print(df.loc[df['age'] > 25]) # 选择年龄大于25的行

# 使用条件选择列
print(df.loc[:, df.columns.str.contains('a')]) # 选择包含字母a的列