删除列熊猫列表

在 Pandas 中，我们可以轻松地创建一个熊猫列表，并对其进行各种操作。有时，我们需要删除列表中的某些列，以便进行后续操作。

Pandas 提供了许多方便的方法来删除列，以下是其中的几个：

• 使用 drop() 方法
• 使用 del 关键字
• 使用 pop() 方法

接下来我们将依次介绍这几种方法的具体使用：

使用 drop() 方法

我们可以使用 drop() 方法来删除指定的列。这个方法会返回一个新的 DataFrame，该 DataFrame 不包含被删除的列。

import pandas as pd

# 创建一个简单的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除指定的列
df_drop = df.drop(columns=['C'])

print(df_drop)

输出结果如下：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

在该示例中，我们使用了 drop() 方法，指定要删除的列名称。我们还可以使用位置索引来删除列，例如：

# 删除第二列
df_drop = df.drop(columns=[df.columns[1]])

print(df_drop)

输出结果如下：

   A  C
0  1  7
1  2  8
2  3  9

使用 del 关键字

我们还可以使用 del 关键字来删除列。这个方法会修改原始 DataFrame，而不会返回一个新的 DataFrame。

import pandas as pd

# 创建一个简单的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除指定的列
del df['C']

print(df)

输出结果如下：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

使用 pop() 方法

我们还可以使用 pop() 方法来删除列。和 del 关键字一样，这个方法也会修改原始 DataFrame，而不会返回一个新的 DataFrame。

import pandas as pd

# 创建一个简单的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除指定的列
df.pop('C')

print(df)

输出结果如下：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

以上就是在 Pandas 中删除列的三种方法。无论使用哪种方法，我们都可以轻松地在 DataFrame 中删除指定的列。