如何删除 Pandas DataFrame 列

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如何删除 Pandas DataFrame 列

作者：迹忆客最近更新：2024/04/20 浏览次数：

本文介绍了多种删除 Pandas 中 DataFrame 列的方法，

del 方法
df.drop 方法
df.pop 方法

在本文中，我们将使用相同的 DataFrame 来演示不同的删除方法。

>>> from pandas import DataFrame
>>> df = DataFrame.from_items(
    [('Alfa', [1, 2, 3]), 
     ('Bravo', [4, 5, 6]), 
     ('Charlie', [7,8, 9])], 
    orient='index', 
    columns=['A', 'B', 'C'])
>>> df
         A  B  C
Alfa     1  2  3
Bravo    4  5  6
Charlie  7  8  9

`del` 删除 DataFrame 列的方法

>>> df
         A  B  C
Alfa     1  2  3
Bravo    4  5  6
Charlie  7  8  9
>>> del df['A']
>>> df
         B  C
Alfa     2  3
Bravo    5  6
Charlie  8  9

del df['col_name'] 删除名称为 col_name 的 DataFrame 列。

这种 del 方法的局限性在于它一次只能删除一列。

`df.drop` 删除 DataFrame 列的方法

drop(
    self,
    labels=None,
    axis=0,
    index=None,
    columns=None,
    level=None,
    inplace=False,
    errors="raise",
)

drop 方法从行或列中删除/删除指定的 labels。

labels 可以是单个标签或要删除的类似列表的索引或列标签。

axis 指定是从索引/行（0 或 index）还是从列（1 或 columns）删除标签。

index、columns 是指定轴的替代方法。drop(labels, axis=0) 等于 drop(index=labels)，同时 drop(labels, axis=1) 等于 drop(column=labels)。

inplace 指定 DataFrame 进行就地修改，如果 inplace = True；否则，原始 DataFrame 保持不变，而它返回新的修改后的 DataFrame。

>>> df
         A  B  C
Alfa     1  2  3
Bravo    4  5  6
Charlie  7  8  9
>>> df.drop(["B", "C"], axis=1)
         A
Alfa     1
Bravo    4
Charlie  7

## or equally
>>> df.drop(columns=["B", "C"])
         A
Alfa     1
Bravo    4
Charlie  7

## or drop the columns in place
>>> df.drop(columns=["B", "C"],inplace=True)
>>> df
         A
Alfa     1
Bravo    4
Charlie  7

`df.pop` 删除 Pandas 中 DataFrame 列的方法

df.pop(item)

DataFrame pop 方法返回该元素并将其从 DataFrame 中删除。

>>> df
         A  B  C
Alfa     1  2  3
Bravo    4  5  6
Charlie  7  8  9
>>> df.pop("A")
Alfa       1
Bravo      4
Charlie    7
Name: A, dtype: int64
>>> df
         B  C
Alfa     2  3
Bravo    5  6
Charlie  8  9