标签:Python与Excel,pandas
删除列也是Excel中的常用操作之一,可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。上一篇文章,我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法,删除列与之类似。然而,这里想介绍一些新方法。取决于实际情况,正确地使用一种方法可能比另一种更好。
准备数据框架
创建用于演示删除列的数据框架,仍然使用前面给出的“用户.xlsx”中的数据。
图1
.drop()方法
与删除行类似,我们也可以使用.drop()删除列。唯一的区别是,在该方法中,我们需要指定参数axis=1。下面是.drop()方法的一些说明:
图2
del方法
del是Python中的一个关键字,可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架中删除列。
注意,当使用del时,对象被删除,因此这意味着原始数据框架也会更新以反映删除情况。
图3
重赋值方法
也就是方括号法,但这不是真正的删除方法,而是重新赋值操作。但是,最终结果与删除相同。
考虑我们原来的数据框架,它有5列,即:
用户姓名、国家、城市、性别、年龄
假设我们要删除国家和年龄列。实际上我们没有删除,而是创建了一个新的数据框架,其中只包含用户姓名、城市和性别,有效地“删除”了其他两列。然后,我们将新创建的数据框架赋值给原始数据框架以完成“删除操作”。注意代码中的双方括号。
df = df[[’城市’,’性别’]]
注:如果是df = df[[‘用户姓名’,’城市’,’性别’]]则出错,什么原因?
使用哪种方法?
三种方法,应该用哪一种?答案总是:视情况而定。下面是我用来决定使用哪种方法的一些技巧。
.drop()
del
重赋值