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如何在Pandas中排除列

  • Post category:Python

在Pandas中排除列，通常有以下两种方法：

方法一：使用DataFrame.drop()方法

使用DataFrame.drop()方法可以删除指定的一列或多列。例如，我们有一个DataFrame df，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df)

输出结果：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

如果要删除列B，可以使用DataFrame.drop()方法，代码如下：

df.drop('B', axis=1, inplace=True)
print(df)

运行结果为：

   A  C
0  1  7
1  2  8
2  3  9

这里需要注意的是，axis=1表示删除列，inplace=True表示在原来的DataFrame上进行操作。

如果要删除多列，可以将列名组成一个列表，再将列表传给DataFrame.drop()方法，例如：

df.drop(['B', 'C'], axis=1, inplace=True)
print(df)

输出结果为：

   A
0  1
1  2
2  3

方法二：使用DataFrame.loc[]方法

使用DataFrame.loc[]方法可以选择不需要的列。例如，我们有一个DataFrame df，想要排除B列，代码如下所示：

df.loc[:, ['A', 'C']]

输出结果为：

   A  C
0  1  7
1  2  8
2  3  9

这里需要注意的是，df.loc[:, [‘A’, ‘C’]]中的冒号表示选择所有的行，列表[‘A’, ‘C’]表示选择列A和列C。

以上就是在Pandas中排除列的两种方法，可以根据实际情况选择适合自己的方法来操作DataFrame。

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