删除列 Pandas 数据框 - Python

Pandas 是 Python 中用于数据处理的一个非常强大的库。在 Pandas 中，我们可以使用 DataFrame 数据结构来表示数据集。DataFrame 类似于电子表格，具有行和列，可以对其中的数据进行各种操作。

在某些情况下，我们需要删除 DataFrame 中的某些列。有几种方法可以实现这个目标。

使用 drop 函数删除列

Pandas 的 DataFrame 中提供了 drop 函数，可以用于删除行或列。一般情况下，我们使用 drop 函数来删除行，但是也可以用它来删除列。

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35],
    'country': ['Canada', 'US', 'Australia']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 删除一列
df = df.drop(['country'], axis=1)

print(df)

输出：

       name  age
0     Alice   25
1       Bob   30
2  Charlie   35

在上面的代码中，我们首先创建了一个 DataFrame，然后使用 drop 函数并指定 axis=1，将列名为 'country' 的列删除掉。

直接删除列

还有一种方法可以直接删除列。

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35],
    'country': ['Canada', 'US', 'Australia']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 直接删除一列
del df['country']

print(df)

输出：

       name  age
0     Alice   25
1       Bob   30
2  Charlie   35

在上面的代码中，我们使用 del 关键字并指定列名，将列名为 'country' 的列删除掉。

需要注意的是，直接删除列会修改原 DataFrame。如果不希望修改原 DataFrame，应该使用 drop 函数来删除列。

删除 DataFrame 的一行与删除列表的方法类似，但是要将参数 axis 设为 0。