我有一个数据帧,如下所示:
import pandas
import numpy as np
df = DataFrame(np.random.rand(4,4), columns = list('abcd'))
df
a b c d
0 0.418762 0.042369 0.869203 0.972314
1 0.991058 0.510228 0.594784 0.534366
2 0.407472 0.259811 0.396664 0.894202
3 0.726168 0.139531 0.324932 0.906575
如何获取除column b
之外的所有列
发布于 2015-04-21 13:27:40
当列不是MultiIndex时,df.columns
只是列名的数组,因此您可以这样做:
df.loc[:, df.columns != 'b']
a c d
0 0.561196 0.013768 0.772827
1 0.882641 0.615396 0.075381
2 0.368824 0.651378 0.397203
3 0.788730 0.568099 0.869127
发布于 2016-06-09 13:38:42
不要使用ix
。我是deprecated。最具可读性和最常用的方法是df.drop()
>>> df
a b c d
0 0.175127 0.191051 0.382122 0.869242
1 0.414376 0.300502 0.554819 0.497524
2 0.142878 0.406830 0.314240 0.093132
3 0.337368 0.851783 0.933441 0.949598
>>> df.drop('b', axis=1)
a c d
0 0.175127 0.382122 0.869242
1 0.414376 0.554819 0.497524
2 0.142878 0.314240 0.093132
3 0.337368 0.933441 0.949598
请注意,在缺省情况下,.drop()
不会就地运行;尽管名称不祥,但df
不会受到此进程的影响。如果要从df
中永久删除b
,请执行df.drop('b', inplace=True)
。
df.drop()
还接受标签列表,例如,df.drop(['a', 'b'], axis=1)
将删除列a
和b
。
发布于 2016-08-28 22:05:30
df[df.columns.difference(['b'])]
Out:
a c d
0 0.427809 0.459807 0.333869
1 0.678031 0.668346 0.645951
2 0.996573 0.673730 0.314911
3 0.786942 0.719665 0.330833
https://stackoverflow.com/questions/29763620
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