Pandas DataFrame中删除列的方法
在本文中,我们将介绍如何在Pandas DataFrame中删除一列数据。删除列的方法包括使用drop()函数和使用del关键字。
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使用drop()函数
Pandas中的drop()函数用于删除DataFrame中的行或列。要删除一列数据,我们需要指定列的名称和轴向参数。下面是一个例子:
输出结果为:
在上述代码中,我们使用了DataFrame的drop()函数来删除了名为“Height”的列。其中,axis参数指定了要删除的轴,1表示列,0表示行。在这个例子中,我们将轴向参数设为1,表示要删除一列数据。
除了使用列名称,我们还可以使用列索引来删除一列数据。下面是一个使用列索引删除一列数据的例子:
输出结果同上。
值得注意的是,drop()函数默认会返回一个新的DataFrame对象,而原始的DataFrame对象并不会改变。如果需要在原始的DataFrame对象中删除一列数据,需要将inplace参数设置为True,如下所示:
输出结果同上。
使用del关键字
除了使用drop()函数,我们还可以使用Python的del关键字来删除DataFrame中的一列数据。下面是一个使用del关键字删除一列数据的例子:
输出结果同上。
与drop()函数不同的是,使用del删除列的操作会直接修改原始的DataFrame对象,不会返回一个新的DataFrame对象。
总结
使用Pandas的drop()函数或Python的del关键字都可以实现在DataFrame中删除一列数据的操作,它们各有优劣。在使用时需要注意,如果需要保留原数组,可以使用drop()函数来实现删除列的操作,并将inplace参数设置为False;如果确信要直接对原数组进行修改,则可以使用Python的del关键字。