DataFrame删除列名为A的列

时间: 2023-07-25 11:07:03 浏览: 172

Python 数据操作教程，如何从 PANDAS DATAFRAME 中删除一列或多列

Python 数据操作教程 - 从 PANDAS DATAFRAME 中删除一列或多列本教程将讲解如何从 pandas 数据框中删除或删除一个或多个列。pandas 是一个用于数据操作的 Python 包，具有多种数据任务的功能。下面将详细介绍如何删除一列或多列。删除一列 ------------- 要删除一列，可以使用 drop( ) 函数，并将 axis=1 告诉 Python 你想在列而不是行上应用函数。例如，要删除一列 A，可以使用以下命令： ``` df.drop(['A'], axis=1) ``` 这将删除列 A，并将输出结果显示出来。如果要创建一个新的数据框 newdf 来存储剩余的列，可以使用以下命令： ``` newdf = df.drop(['A'], axis=1) ``` 要从原始数据框中永久删除该列，df，可以使用该选项 inplace=True： ``` df.drop(['A'], axis=1, inplace=True) ``` 删除多列 ------------- 要删除多列，可以在列表中指定要删除的所有列，并将其传递给 drop( ) 函数。例如，要删除列 B 和 C，可以使用以下命令： ``` df2 = df.drop(['B', 'C'], axis=1) ``` 或者，可以将要删除的列存储在一个变量中，然后传递给 drop( ) 函数： ``` cols = ['B', 'C'] df2 = df.drop(cols, axis=1) ``` 选择或保留列 ------------- 如果你想选择一列，可以使用命令 df['A']。要选择多个列，可以使用以下命令： ``` df[['A', 'B']] ``` 删除列根据位置编号 ------------------- 要删除列根据位置编号，可以使用以下命令： ``` df.drop(df.columns[0], axis=1) ``` 这将删除第一列。如果要删除多列，可以在列表中指定位置，例如： ``` cols = [0, 2] df.drop(df.columns[cols], axis=1) ``` 删除列根据名称模式 ------------------- 要删除列根据名称模式，可以使用以下命令： ``` df = pd.DataFrame({"X1": range(1, 6), "X_2": range(2, 7), "YX": range(3, 8), "Y_1": range(2, 7), "Z": range(5, 10)}) ``` 然后，可以使用以下命令删除名称以字母“X”开头的列： ``` df.drop([col for col in df.columns if col.startswith('X')], axis=1) ``` 删除缺失值百分比大于 50% 的列 ----------------------------- 要删除缺失值百分比大于 50% 的列，需要先计算每一列的缺失值百分比，然后删除这些列。可以使用以下命令： ``` df.dropna(thresh=len(df) * 0.5, axis=1) ``` 本教程涵盖了从 pandas 数据框中删除一列或多列的多种方法，包括删除一列、删除多列、选择或保留列、删除列根据位置编号、删除列根据名称模式和删除缺失值百分比大于 50% 的列等。

可以使用`drop`方法删除DataFrame中指定的列名，例如删除列名为"A"的列可以使用以下代码： ```python df = df.drop('A', axis=1) ``` 其中`axis=1`表示要删除的是列，如果要删除的是行，则需要将`axis`参数设置为0。这个操作会返回一个新的DataFrame对象，原始的DataFrame对象不会被修改。如果你想在原始的DataFrame对象上直接进行修改，可以使用`inplace=True`参数： ```python df.drop('A', axis=1, inplace=True) ```

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