pandas只保留某几列

如何操作？

要只保留某几列，可以使用 pandas 中的 loc 或 iloc 方法。如果要保留的列不是连续的，建议使用 loc 方法。

下面是一个示例代码，可以只保留 data 中的 "column1" 和 "column3" 两列：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3], 'column2': [4, 5, 6], 'column3': [7, 8, 9]})

# 使用 loc 方法只保留 "column1" 和 "column3" 两列
data = data.loc[:, ['column1', 'column3']]

在上面的代码中，":," 表示选择所有行，"['column1', 'column3']" 是要保留的列名列表。如果要保留的列是连续的，可以使用 iloc 方法：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3], 'column2': [4, 5, 6], 'column3': [7, 8, 9]})

# 使用 iloc 方法只保留第 1 和第 3 列
data = data.iloc[:, [0, 2]]

上面的代码中，":," 表示选择所有行，"[0, 2]" 是要保留的列的列号列表，从 0 开始。

相关问题

python中pandas读取数据时保留某几列

在pandas中，可以使用`usecols`参数来选择需要保留的列。例如，如果我们有一个名为`data.csv`的数据集，其中有4列，我们只想保留其中的2列，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 读取数据集，只保留第1列和第3列
data = pd.read_csv('data.csv', usecols=[0,2])

# 打印保留的列
print(data.columns)

这将只选择第1列和第3列，并将其存储在一个名为`data`的pandas DataFrame中。我们可以使用`data.columns`打印保留的列名。

python只保留数据的某几列

你可以使用pandas库来实现这个需求。具体可以按照以下步骤操作：

1. 读取数据，将其转化为pandas的DataFrame格式。

2. 使用DataFrame的`drop`方法，删除不需要的列。例如，如果你只需要保留第1、2、5列，可以这样写：`df = df.drop(columns=[3,4])`。

3. 最后，你可以将处理后的数据保存为一个新的文件，以备后续使用。

以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据，假设数据文件为data.csv
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除不需要的列
df = df.drop(columns=[3,4])

# 将处理后的数据保存为新文件
df.to_csv('new_data.csv', index=False)

请注意，这个示例代码仅供参考，具体操作需要根据你的数据格式和需求进行修改。