Pandas 如何选择除了一个列以外的全部列

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas来选择一个DataFrame中除了某一列以外的全部列。在数据分析和处理中，经常需要过滤掉一些数据，而Pandas是一个非常强大的Python库，可以帮助我们轻松地完成这个任务。

阅读更多：Pandas 教程

使用df.drop方法

Pandas提供了df.drop方法，可以在DataFrame中删除指定的行或列。我们可以使用这个方法来删除某一列。

import pandas as pd

# 创建一个测试数据集
data = {'name': ['Lucy', 'Tom', 'John'],
        'age': [25, 32, 18],
        'gender': ['female', 'male', 'male']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用df.drop方法删除gender列
df = df.drop('gender', axis = 1)

在上面的代码中，我们创建了一个包含name、age和gender三列的DataFrame，然后使用df.drop方法删除了gender列。其中，axis参数指定了我们要删除的是列，而非行。此时，df中只剩下了name和age两列。

使用df.loc方法

除了使用df.drop方法，我们还可以使用df.loc方法来选择所有除了指定列以外的全部列。

# 使用df.loc方法选择全部列，除了gender列
df = df.loc[:, df.columns != 'gender']

在上面的代码中，我们使用了df.columns方法来获取df的所有列名，然后使用!=运算符来筛选掉gender列。最后，我们用：来选择所有的行，并将过滤后的df赋值给原来的df变量。

总结

本文介绍了如何使用Pandas选择一个DataFrame中除了某一列以外的全部列。我们可以使用df.drop方法或df.loc方法来完成这个任务，具体取决于我们的具体需求。Pandas非常强大且易用，是数据分析和处理中的重要工具之一。有了这个知识点，我们可以更加高效地处理数据，从而更好地进行数据分析和挖掘。