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在pandas中如何从可计数的稀疏数据帧中删除几列

在pandas中,可以使用drop方法从可计数的稀疏数据帧中删除几列。drop方法可以接受一个列表作为参数,列表中包含要删除的列名。

以下是一个示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
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import pandas as pd

# 创建一个稀疏数据帧
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15],
        'D': [16, 17, 18, 19, 20]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将某些列设置为稀疏数据类型
df[['A', 'C']] = df[['A', 'C']].astype(pd.SparseDtype(float, np.nan))

# 删除稀疏数据帧中的几列
df = df.drop(['A', 'C'], axis=1)

print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
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    B   D
0   6  16
1   7  17
2   8  18
3   9  19
4  10  20

在这个示例中,我们首先创建了一个包含四列的数据帧。然后,我们将列'A'和列'C'的数据类型设置为稀疏数据类型。最后,我们使用drop方法删除了这两列,并将结果赋值给原始数据帧,得到了删除指定列后的新数据帧。

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