在pandas中一次性删除dataframe的多个列方法

时间:2021-07-26 22:13:26

之前沉迷于使用index删除,然而发现pandas貌似有bug?

?
1
2
3
4
5
6
7
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

?
1
2
  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:

df.drop(df.columns[x], axis=1, inplace=True) 的方法。

即:

?
1
2
3
4
5
6
7
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服务器之家。

原文链接:https://blog.csdn.net/leokingszx/article/details/78844485