快上网专注成都网站设计 成都网站制作 成都网站建设
成都网站建设公司服务热线:028-86922220

网站建设知识

十年网站开发经验 + 多家企业客户 + 靠谱的建站团队

量身定制 + 运营维护+专业推广+无忧售后,网站问题一站解决

在pandas中如何一次性删除dataframe的多个列-创新互联

这篇文章给大家分享的是有关在pandas中如何一次性删除dataframe的多个列的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。

成都创新互联IDC提供业务:成都服务器托管,成都服务器租用,成都服务器托管,重庆服务器租用等四川省内主机托管与主机租用业务;数据中心含:双线机房,BGP机房,电信机房,移动机房,联通机房。

之前沉迷于使用index删除,然而发现pandas貌似有bug?

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),
           columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
x=[1,2]
df.drop(index=[1,2], axis=1, inplace=True) #axis=1,试图指定列,然并卵
print df

输出为

  A B C D
0 0 1 2 3  还是按照行进行了删除

后来请教大神得知,可以用:

df.drop(df.columns[x], axis=1, inplace=True) 的方法。

即:

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),
           columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
x=[1,2]
df.drop(df.columns[x], axis=1, inplace=True)
print df

的方法删除。输出结果符合预期。

感谢各位的阅读!关于“在pandas中如何一次性删除dataframe的多个列”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,让大家可以学到更多知识,如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到吧!

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn,海内外云服务器15元起步,三天无理由+7*72小时售后在线,公司持有idc许可证,提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案,具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势,专为企业上云打造定制,能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。


当前标题:在pandas中如何一次性删除dataframe的多个列-创新互联
网页链接:http://6mz.cn/article/dpioid.html

其他资讯