在在pandas中一次性删除中一次性删除dataframe的多个列方法的多个列方法
之前沉迷于使用index删除，然而发现pandas貌似有bug？
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),
columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
x=[1,2] df.drop(index=[1,2], axis=1, inplace=True) #axis=1，试图指定列，然并卵
print df
输出为输出为
A B C D
0 0 1 2 3 还是按照行进行了删除
后来请教大神得知，可以用：后来请教大神得知，可以用：
df.drop(df.columns[x], axis=1, inplace=True) 的方法。
即：即：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),
columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
x=[1,2] df.drop(df.columns[x], axis=1, inplace=True)
print df
的方法删除。输出结果符合预期。
以上这篇在pandas中一次性删除dataframe的多个列方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望
大家多多支持软件开发网。
您可能感兴趣的文章您可能感兴趣的文章:Pandas DataFrame 取一行数据会得到Series的方法pandas 对series和dataframe进行排序的实例python
pandas 对series和dataframe的重置索引reindex方法pandas把dataframe转成Series,改变列中值的类型方法
pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例Python中pandas dataframe删除一行或一列:drop函数详解
Pandas:Series和DataFrame删除指定轴上数据的方法
评论0