Python，Pandas: Datframe - keep，not drop columns

Pandas是一个基于Python的数据分析库，而DataFrame是Pandas中最重要的数据结构之一。DataFrame是一个二维的表格型数据结构，类似于Excel中的数据表，可以存储和处理大量的数据。

在DataFrame中，我们可以使用"keep"和"not drop"这两个术语来描述保留列的操作。具体来说，"keep"表示保留指定的列，而"not drop"则表示不删除指定的列。

在Pandas中，我们可以使用以下方法来实现这些操作：

1. 保留指定的列（keep）：
   • 使用方括号（[]）操作符，将需要保留的列名作为列表传递给它。例如，如果我们有一个名为df的DataFrame，想要保留名为"column1"和"column2"的列，可以使用以下代码：
   • 使用方括号（[]）操作符，将需要保留的列名作为列表传递给它。例如，如果我们有一个名为df的DataFrame，想要保留名为"column1"和"column2"的列，可以使用以下代码：
   • 使用df.loc方法，通过指定需要保留的列名来选择列。例如：
   • 使用df.loc方法，通过指定需要保留的列名来选择列。例如：

• 不删除指定的列（not drop）：
  • 使用df.drop方法，通过指定需要删除的列名来实现不删除指定的列。例如，如果我们有一个名为df的DataFrame，想要删除名为"column3"和"column4"的列，可以使用以下代码：
  • 使用df.drop方法，通过指定需要删除的列名来实现不删除指定的列。例如，如果我们有一个名为df的DataFrame，想要删除名为"column3"和"column4"的列，可以使用以下代码：

Pandas的DataFrame在数据分析和处理中具有广泛的应用场景，包括数据清洗、数据转换、数据聚合、数据可视化等。它可以处理各种类型的数据，如数值型、文本型、日期型等。

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