pandas删除第几列

在Pandas中，可以使用`drop()`函数来删除指定列。可以通过指定列的名称或索引来删除列。以下是两种常用的方法：

方法1：通过列名称删除列

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]})

# 删除名为'B'的列
df = df.drop('B', axis=1)
print(df)

输出：

   A  C
0  1  7
1  2  8
2  3  9

方法2：通过列索引删除列

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]})

# 删除索引为1的列
df = df.drop(df.columns[1], axis=1)
print(df)

输出：

   A  C
0  1  7
1  2  8
2  3  9

无论是通过列名称还是索引，都可以使用`drop()`函数来删除指定列。需要注意的是，删除列操作不会改变原始DataFrame的内容，而是返回一个新的DataFrame。如果要就地修改原始DataFrame，可以设置`inplace=True`参数。

相关问题

pandas删除一列

在Pandas中，我们可以使用几种简单的方法来删除DataFrame中的一列。
第一种方法是使用drop()函数。我们可以通过指定要删除的列的标签和axis参数为1来删除列。例如，我们可以使用以下代码删除名为'd'的列：
df.drop(labels='d', axis=1)
删除后，我们可以通过打印DataFrame来验证删除的结果。

第二种方法是使用del函数。我们可以使用del df['列名']的语法来删除列。这种方法会对原始数据实施删除操作，一次只能删除一列。例如，我们可以使用以下代码删除名为'd'的列：
del df['d']
删除后，我们可以通过打印DataFrame来验证删除的结果。

这些方法都可以在Pandas中方便地删除一列数据。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pandas 删除 DataFrame 列，就这么简单!](https://blog.csdn.net/devid008/article/details/130501921)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [pandas—删除某行或某列数据](https://blog.csdn.net/LHJCSDNYL/article/details/124784943)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

pandas修改列值

要修改pandas中的列值，可以使用以下几种方法：

1. 使用列名和行名修改：使用`df.loc[row_index, column_name]`可以根据指定的行名和列名修改对应位置的值。例如，`df.loc['2019', 'Math'] = 99`将会把'2019'年的'Math'列的值修改为99。

2. 使用行号和列号修改：使用`df.iloc[row_index, column_index]`可以根据指定的行号和列号修改对应位置的值。例如，`df.iloc[2, 2] = 99`将会把第3行、第3列的值修改为99。

3. 删除列：可以使用`del`关键字删除指定的列。例如，`del df['Economics']`将会删除名为'Economics'的列。

4. 增加新列：可以使用`df['new_column_name'] = value`来增加一列，并为该列的所有元素赋予相同的值。例如，`df['New_Column'] = 99`将会在DataFrame中增加一个名为'New_Column'的列，并为该列的所有元素赋值为99。

示例代码如下：

# 修改列值
df.loc['2019', 'Math'] = 99
df.iloc[2, 2] = 99

# 删除列
del df['Economics']

# 增加新列
df['New_Column'] = 99