python删掉数据表几列的方法

1、使用del函数删除指定列

python 中针对DataFrame格式的数据,删除列最简单的方法是使用del 函数,简单粗暴效果好,如

importpandasaspd
df=pd.DataFrame(columns=list('AB'),data=[[1,2,3],[4,5,6]])
print(df)
结果如下:
ABC
0123
1456
#删除B列
deldf['B']
print(df)
结果如下:
AC
013
14`6

DataFrame是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以看作是由Series组成的字典，不过这些Series公用一个索引。

2、使用DataFrame.drop函数删除指定列

用法：DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)

参数说明：

labels 就是要删除的行列的名字，用列表给定

axis 默认为0，指删除行，因此删除columns时要指定axis=1；

index 直接指定要删除的行

columns 直接指定要删除的列

inplace=False，默认该删除操作不改变原数据，而是返回一个执行删除操作后的新dataframe；

inplace=True，则会直接在原数据上进行删除操作，删除后无法返回。

删除行列有两种方式：

1）labels=None,axis=0 的组合

2）index或columns直接指定要删除的行或列

>>>df=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=['A','B','C','D'])

>>>df

ABCD

00123

14567

2891011

#Dropcolumns,两种方法等价

>>>df.drop(['B','C'],axis=1)

AD

003

147

2811

>>>df.drop(columns=['B','C'])

AD

003

147

2811

#第一种方法下删除column一定要指定axis=1,否则会报错
>>>df.drop(['B','C'])

ValueError:labels['B''C']notcontainedinaxis

#Droprows
>>>df.drop([0,1])

ABCD

2891011

>>>df.drop(index=[0,1])

ABCD

2891011