删除pandas中的单个列和列范围

Question

放下columns[3]和columns[9:15]最快的方法是什么？ （我只能使用df.drop方法分两步删除列）

    1  2  3  4  5  6 ..  n
A   x  x  x  x  x  x ..  x
B   x  x  x  x  x  x ..  x
C   x  x  x  x  x  x ..  x 

Answer 1

实际上，您可以在一个步骤中使用^{}。可以使用^{}组合多个索引和范围。下面是一个演示：

df = pd.DataFrame(np.random.random((3, 20)))

print(df.columns)  # RangeIndex(start=0, stop=20, step=1)

res = df.drop(np.r_[3, 9:15], 1)

print(res.columns)

# Int64Index([0, 1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 15, 16, 17, 18, 19], dtype='int64')

Answer 2

使用简单的loc和isin

cols = df.columns.tolist()
to_remove = cols[9:15] + [cols[3]]

df.loc[:, ~df.columns.isin(to_remove)]

但是np.r_太好了，我会同意的；）

Answer 3

使用方法如下：

>>> df
   A  B   C   D
0  0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11

>>> df.drop(['B', 'C'], axis=1)
   A   D
0  0   3
1  4   7
2  8  11