如何在 Pandas 中排除列？

在 Pandas 中，有时候我们需要从数据中移除不需要的列。下面我们将介绍几种在 Pandas 中排除列的方法。

方法一：使用 drop 函数

drop 函数可以移除指定的列，该函数的语法为：

df.drop(columns=['column_1', 'column_2', ...])

其中，columns 参数指定需要移除的列名。下面是一个例子：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35], 'gender': ['F', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
print("移除前的数据：")
print(df)

df = df.drop(columns=['gender'])
print("移除 gender 列后的数据：")
print(df)

该程序将输出：

移除前的数据：
       name  age gender
0     Alice   25      F
1       Bob   30      M
2  Charlie   35      M
移除 gender 列后的数据：
       name  age
0     Alice   25
1       Bob   30
2  Charlie   35

方法二：使用 del 关键字

我们可以通过 del 关键字从 DataFrame 中删除一列数据，其语法为：

del df['column_name']

其中，df 是 DataFrame 对象，column_name 是指需要删除的列名。下面是一个例子：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35], 'gender': ['F', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
print("移除前的数据：")
print(df)

del df['gender']
print("移除 gender 列后的数据：")
print(df)

该程序将输出：

移除前的数据：
       name  age gender
0     Alice   25      F
1       Bob   30      M
2  Charlie   35      M
移除 gender 列后的数据：
       name  age
0     Alice   25
1       Bob   30
2  Charlie   35

方法三：使用 loc 函数

我们可以使用 loc 函数选择需要保留的列，该函数的语法为：

df.loc[:, ['column_1', 'column_2', ...]]

其中，冒号 : 表示所有的行，['column_1', 'column_2', ...] 表示需要保留的列名。下面是一个例子：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35], 'gender': ['F', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
print("移除前的数据：")
print(df)

df = df.loc[:, ['name', 'age']]
print("只保留 name 和 age 列后的数据：")
print(df)

该程序将输出：

移除前的数据：
       name  age gender
0     Alice   25      F
1       Bob   30      M
2  Charlie   35      M
只保留 name 和 age 列后的数据：
       name  age
0     Alice   25
1       Bob   30
2  Charlie   35

以上就是在 Pandas 中排除列的几种方法。通过这些方法，我们可以方便地处理 DataFrame 中的列数据。