如何刪除 Pandas DataFrame 列
本文介紹了多種刪除 Pandas 中 DataFrame
列的方法,
del
方法df.drop
方法df.pop
方法
在本文中,我們將使用相同的 DataFrame
來演示不同的刪除方法。
>>> from pandas import DataFrame
>>> df = DataFrame.from_items(
[('Alfa', [1, 2, 3]),
('Bravo', [4, 5, 6]),
('Charlie', [7,8, 9])],
orient='index',
columns=['A', 'B', 'C'])
>>> df
A B C
Alfa 1 2 3
Bravo 4 5 6
Charlie 7 8 9
del
刪除 DataFrame 列的方法
>>> df
A B C
Alfa 1 2 3
Bravo 4 5 6
Charlie 7 8 9
>>> del df['A']
>>> df
B C
Alfa 2 3
Bravo 5 6
Charlie 8 9
del df['col_name']
刪除名稱為 col_name
的 DataFrame 列。
這種 del
方法的侷限性在於它一次只能刪除一列。
df.drop
刪除 DataFrame 列的方法
drop(self, labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')
drop
方法從行或列中刪除/刪除指定的 labels
。
labels
可以是單個標籤或要刪除的類似列表的索引或列標籤。
axis
指定是從索引/行(0
或 index
)還是從列(1
或 columns
)刪除標籤。
index
、columns
是指定軸的替代方法。drop(labels, axis=0)
等於 drop(index=labels)
,同時 drop(labels, axis=1)
等於 drop(column=labels)
。
inplace
指定 DataFrame 進行就地修改,如果 inplace = True
;否則,原始 DataFrame
保持不變,而它返回新的修改後的 DataFrame
。
>>> df
A B C
Alfa 1 2 3
Bravo 4 5 6
Charlie 7 8 9
>>> df.drop(["B", "C"], axis=1)
A
Alfa 1
Bravo 4
Charlie 7
## or equally
>>> df.drop(columns=["B", "C"])
A
Alfa 1
Bravo 4
Charlie 7
## or drop the columns in place
>>> df.drop(columns=["B", "C"],inplace=True)
>>> df
A
Alfa 1
Bravo 4
Charlie 7
df.pop
刪除 Pandas 中 DataFrame 列的方法
df.pop(item)
DataFrame pop
方法返回該元素並將其從 DataFrame 中刪除。
>>> df
A B C
Alfa 1 2 3
Bravo 4 5 6
Charlie 7 8 9
>>> df.pop("A")
Alfa 1
Bravo 4
Charlie 7
Name: A, dtype: int64
>>> df
B C
Alfa 2 3
Bravo 5 6
Charlie 8 9
如上所示,在適當位置修改了 DataFrame
資料。
Founder of DelftStack.com. Jinku has worked in the robotics and automotive industries for over 8 years. He sharpened his coding skills when he needed to do the automatic testing, data collection from remote servers and report creation from the endurance test. He is from an electrical/electronics engineering background but has expanded his interest to embedded electronics, embedded programming and front-/back-end programming.
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