python删掉数据表几列的方法

python

1、使用del函数删除指定列

python 中针对DataFrame格式的数据,删除列最简单的方法是使用del 函数,简单粗暴效果好,如

import  pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns = list('AB'),data = [[1,2,3],[4,5,6]])

print(df)

结果如下:

    A  B  C

0  1  2  3

1  4  5  6

#删除B列

del df['B']

print(df)

结果如下:

    A  C

0  1  3

1  4` 6

DataFrame是一种表格型数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值。DataFrame既有行索引,也有列索引,它可以看作是由Series组成的字典,不过这些Series公用一个索引。

2、使用DataFrame.drop函数删除指定列

用法:DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)

参数说明:

labels 就是要删除的行列的名字,用列表给定

axis 默认为0,指删除行,因此删除columns时要指定axis=1;

index 直接指定要删除的行

columns 直接指定要删除的列

inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe;

inplace=True,则会直接在原数据上进行删除操作,删除后无法返回。

删除行列有两种方式:

1)labels=None,axis=0 的组合

2)index或columns直接指定要删除的行或列

>>>df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

 

>>>df

 

   A   B   C   D

 

0  0   1   2   3

 

1  4   5   6   7

 

2  8   9  10  11

 

#Drop columns,两种方法等价

 

>>>df.drop(['B', 'C'], axis=1)

 

   A   D

 

0  0   3

 

1  4   7

 

2  8  11

 

>>>df.drop(columns=['B', 'C'])

 

   A   D

 

0  0   3

 

1  4   7

 

2  8  11

 

# 第一种方法下删除column一定要指定axis=1,否则会报错

>>> df.drop(['B', 'C'])

 

ValueError: labels ['B' 'C'] not contained in axis

 

#Drop rows

>>>df.drop([0, 1])

 

   A  B   C   D

 

2  8  9  10  11

 

>>> df.drop(index=[0, 1])

 

   A  B   C   D

    

2  8  9  10  11

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以上是 python删掉数据表几列的方法 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/526923.html

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