pandas怎么删除某一列
时间: 2023-11-27 12:57:39 浏览: 33
在 Pandas 中,要删除某一列,可以使用 `drop` 方法,指定要删除的列的标签和 `axis=1` 参数,如下所示:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 删除列 B
df = df.drop('B', axis=1)
print(df)
```
输出结果为:
```
A C
0 1 7
1 2 8
2 3 9
```
其中,`axis=1` 表示要删除列,如果要删除多列,可以传入一个列表,如 `df.drop(['B', 'C'], axis=1)`。另外,`drop` 方法默认不会修改原始的 DataFrame,而是返回一个新的 DataFrame,如果需要修改原始的 DataFrame,可以使用 `inplace=True` 参数,如 `df.drop('B', axis=1, inplace=True)`。
相关问题
pandas删除某一列
你可以使用 `drop` 方法来删除 Pandas 数据帧中的某一列。以下是一个例子,假设你有一个名为 `df` 的数据帧,其中包含三列 A、B 和 C,你想要删除列 B:
```
df = df.drop('B', axis=1)
```
在这个例子中,我们指定了 `axis=1`,这意味着我们要删除的是某一列,而不是某一行。`drop` 方法会返回一个新的数据帧,因此如果你想要在原始数据帧中删除该列,你需要将其赋值回去:
```
df = df.drop('B', axis=1)
```
pandas 删除某一列
你可以使用 pandas 的 drop 函数来删除某一列,例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35], 'gender': ['F', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除 gender 列
df = df.drop('gender', axis=1)
# 打印结果
print(df)
```
输出结果为:
```
name age
0 Alice 25
1 Bob 30
2 Charlie 35
```