从pandas DataFram中删除列

Question

删除数据帧中的列时，我使用：

del df['column_name']

这很管用。为什么我不能用下面的？

del df.column_name

由于您可以以df.column_name的形式访问列/序列，因此我希望这可以工作。

Answer 1

在pandas中最好的方法是使用^{}：

df = df.drop('column_name', 1)

其中1是轴数（行为0，列为1）

要删除列而不必重新分配df，可以执行以下操作：

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

最后，要按列数字而不是按列标签删除，请尝试删除第一、第二和第四列：

df = df.drop(df.columns[[0, 1, 3]], axis=1)  # df.columns is zero-based pd.Index 

同时使用列的“文本”语法：

df.drop(['column_nameA', 'column_nameB'], axis=1, inplace=True)

Answer 2

使用：

columns = ['Col1', 'Col2', ...]
df.drop(columns, inplace=True, axis=1)

这将删除一个或多个列。请注意，inplace=True是在pandas v0.13中添加的，不会在旧版本上工作。在这种情况下，您必须重新分配结果：

df = df.drop(columns, axis=1)

Answer 3

如您所料，正确的语法是

del df['column_name']

由于Python的语法限制，很难让del df.column_name简单地工作。del df[name]在Python的掩护下被翻译成df.__delitem__(name)。