如何删除 pandas 数据框中的准常量列 - Python

在进行数据分析时，我们常常需要通过数据框处理大量数据。但是，有时候数据框中会包含准常量列，这些列的值只有一个或者很少的多个不同值。这些列在分析数据时并没有什么用处，而且会占用计算资源。因此，本篇文章介绍如何删除 pandas 数据框中的准常量列。

1. 确定准常量列

在处理数据之前，我们需要先确定准常量列。这样一来，我们才能在删除时保证不会误删其他有用的列。

我们可以使用 pandas 的 nunique() 函数来计算每一列中不同值的数量。如果该数量小于等于一个特定值，我们就可以将该列视为准常量列。

以下是示例代码：

import pandas as pd

data = {'col1': [1, 2, 3, 4], 
        'col2': [1, 1, 1, 1], 
        'col3': ['a', 'a', 'b', 'b'], 
        'col4': [1, 2, 3, 4]}

df = pd.DataFrame(data)

# 计算每一列中不同值的数量
unique_counts = df.nunique()

# 筛选出不同值数量小于等于1的列
const_cols = unique_counts[unique_counts <= 1].index.tolist()

print('准常量列：', const_cols)

输出结果：

准常量列： ['col2']

在这个示例中，我们可以将 col2 视为准常量列。

2. 删除准常量列

一旦我们确认了准常量列，就可以使用 pandas 的 drop() 函数将这些列从数据框中删除。

以下是示例代码：

# 删除准常量列
df.drop(const_cols, axis=1, inplace=True)

print('删除后的数据框：\n', df)

输出结果：

删除后的数据框：
    col1 col3  col4
0     1    a     1
1     2    a     2
2     3    b     3
3     4    b     4

在这个示例中，我们成功地将 col2 列从数据框中删除了。

总结

以上就是如何删除 pandas 数据框中的准常量列的介绍。我们需要先确定准常量列，然后使用 drop() 函数将这些列从数据框中删除。这样可以减少计算资源的浪费，提高数据分析的效率。