Pandas python DataFrame使用整数删除列

在本文中，我们将介绍如何使用整数从Pandas Python DataFrame中删除列。DataFrame是一个二维的大小可变的表格，我们可以将它想象成一个Excel表格，其中每个单元格都包含数据。在这个表格中，每一列都由一个唯一的整数标识。但是，当我们需要删除这些列时，我们通常会遇到一些问题。这篇文章将会解决这些问题并为您提供一些示例。

阅读更多：Pandas 教程

方法一：使用DataFrame.drop(columns=column_name)方法

Pandas DataFrame对象中有一个名为drop()的方法，它可以用于删除行或列。通过传递一个列名或一个由列名组成的列表，我们可以删除一个或多个列。但是，有时候我们不知道列名，只知道列的标识数字。在这种情况下，可以使用列的位置index来删除列。

首先，我们需要建立一个数据集：

import pandas as pd

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

现在，我们通过列名来删除’B’列：

# 删除'B'列
df = df.drop(columns='B')
print(df)

输出结果：

    A  C
0   1  7
1   2  8
2   3  9

现在，我们要根据列的位置index来删除列。假设我们要删除第二列，则可以使用如下代码：

# 删除第二列
df = df.drop(df.columns[1], axis=1)
print(df)

输出结果：

    A  C
0   1  7
1   2  8
2   3  9

这里的axis=1参数告诉Pandas我们要沿着列方向执行操作。

方法二：使用关键字del

另一种删除Pandas DataFrame列的方法是使用del命令。del命令可以用于从Python数据结构中删除元素。在DataFrame中，我们可以使用它来删除列。

例如，我们要删除列’A’：

# 删除'A'列
del df['A']
print(df)

输出结果：

   C
0  7
1  8
2  9

我们也可以根据位置index来删除列：

# 根据位置删除第二列
del df[df.columns[1]]
print(df)

输出结果：

   C
0  7
1  8
2  9

总结

本文介绍了两种使用整数从Pandas Python DataFrame中删除列的方法：使用DataFrame.drop()方法和使用关键字del。了解这些方法可以帮助我们更有效地操作DataFrame，提高数据分析的效率。