DataFrame - 删除列 (Drop Column) - Python

在 Python 中，我们可以使用 pandas 库的 DataFrame 对象对数据进行操作和分析。有时候，在处理数据时，我们可能需要删除 DataFrame 中的某些列。在本文中，我们将介绍如何使用 pandas 的 drop 方法来删除 DataFrame 中的列。

drop 方法

pandas 的 DataFrame 提供了 drop 方法，用于删除指定的列。该方法的语法如下：

DataFrame.drop(labels, axis=1, inplace=False)

参数说明：

• labels：要删除的列的标签（名称）或标签列表。
• axis：指定要删除的轴。axis=1 表示删除列。
• inplace：是否在原始 DataFrame 上进行删除操作。若设置为 True，则在原始 DataFrame 上直接删除列，返回 None；若设置为 False（默认值），则返回新的 DataFrame，并保留原始 DataFrame 不变。

示例

首先，我们需要导入 pandas 库并创建一个示例 DataFrame：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

得到的 DataFrame 如下所示：

      Name  Age      City
0    Alice   25  New York
1      Bob   30     Paris
2  Charlie   35    London

现在，假设我们想要删除 City 列，我们可以使用 drop 方法进行操作：

# 删除 'City' 列
df_drop = df.drop('City', axis=1)

输出变量 df_drop 将存储删除了 'City' 列的新 DataFrame，原始 DataFrame df 不变。输出结果如下：

      Name  Age
0    Alice   25
1      Bob   30
2  Charlie   35

如果想要直接在原始 DataFrame 上进行删除操作，可以将 inplace 参数设置为 True：

# 在原始 DataFrame 上删除 'City' 列
df.drop('City', axis=1, inplace=True)

这样，原始 DataFrame 将被修改，不再包含 'City' 列。

以上就是使用 pandas 的 drop 方法删除 DataFrame 列的简单示例。根据需要，我们可以删除一个或多个列，并可以选择是否在原始 DataFrame 上进行修改操作。

希望本文能够帮助你理解如何在 Python 中使用 df.drop 方法删除 DataFrame 列。