在 Pandas DataFrame 中按索引刪除列
DataFrame 可以非常大，可以包含數百行和數百列。熟練掌握 DataFrame 的基本維護操作是很有必要的，比如刪除其中的多列。我們可以使用 dataframe.drop() 方法，根據指定的 axis 從 DataFrame 中刪除列或行，0 代表行，1 代表列。它根據一些標籤來確定要刪除的元素。例如，我們將從下面的 DataFrame 中刪除列'a'。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
[[10, 6, 7, 8], [1, 9, 12, 14], [5, 8, 10, 6]], columns=["a", "b", "c", "d"]
)
print(df)
df.drop(["a"], axis=1, inplace=True)
print(df)
輸出：
a b c d
0 10 6 7 8
1 1 9 12 14
2 5 8 10 6
b c d
0 6 7 8
1 9 12 14
2 8 10 6
請注意 drop 函式中 inplace 引數的使用。當 inplace 引數設定為 True 時，列將從原始 DataFrame 中刪除；否則，將返回原始 DataFrame 的副本。
在我們的例子中，我們已經刪除了列'a'，但我們需要將其標籤名傳遞給 dataframe.drop() 函式。在處理大型資料集時，我們應該同時處理許多列的此類任務，並且使用列索引代替它們的名稱。
我們可以通過使用 dataframe.columns() 方法來實現，該方法返回 DataFrame 的所有列，並使用它們的索引將所需的列標籤傳遞給 dataframe.drop() 函式。下面的程式碼片段解釋了我們如何做到這一點。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
[[10, 6, 7, 8], [1, 9, 12, 14], [5, 8, 10, 6]], columns=["a", "b", "c", "d"]
)
df.drop(df.columns[[1, 2]], axis=1, inplace=True)
print(df)
輸出：
a d
0 10 8
1 1 14
2 5 6
它將刪除索引為 1 或 2 的列。
我們也可以避免使用 axis 引數，只需在 dataframe.drop() 函式中提到 columns 引數，它就會自動指示要刪除的列。例子
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
[[10, 6, 7, 8], [1, 9, 12, 14], [5, 8, 10, 6]], columns=["a", "b", "c", "d"]
)
df.drop(columns=df.columns[[1, 2]], inplace=True)
print(df)
輸出：
a d
0 10 8
1 1 14
2 5 6
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