从 Pandas 数据帧中删除列

要删除数据帧中的列，我可以成功使用：

del df['column_name']

但是为什么我不能使用以下方法呢？

del df.column_name

由于可以通过访问该系列，我希望这可以工作。df.column_name

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网友回答：

正如您所猜测的，正确的语法是

del df['column_name']

仅仅由于 Python 中的语法限制，很难使工作。被翻译成 Python 的幕后。del df.column_namedel df[name]df.__delitem__(name)

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网友回答：

用：

columns = ['Col1', 'Col2', ...]
df.drop(columns, inplace=True, axis=1)

这将就地删除一列或多列。请注意，这是在 pandas v0.13 中添加的，不适用于旧版本。在这种情况下，您必须重新分配结果：inplace=True

df = df.drop(columns, axis=1)

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网友回答：

在熊猫中执行此操作的最佳方法是使用：drop

df = df.drop('column_name', axis=1)

其中是轴数（对于行和列。101

要删除列而不必重新分配，您可以执行以下操作：df

df.drop('column_name', axis=1, inplace=True)

最后，要按列号而不是按列标签删除，请尝试删除，例如第 1、第 2 和第 4 列：

df = df.drop(df.columns[[0, 1, 3]], axis=1)  # df.columns is zero-based pd.Index

还使用列的“文本”语法：

df.drop(['column_nameA', 'column_nameB'], axis=1, inplace=True)

注意：该方法在 v0.21.0（27 年 2017 月 <> 日）中引入，接受索引/列关键字作为指定轴的替代方法。drop()

所以我们现在可以做：

df = df.drop(columns=['column_nameA', 'column_nameB'])

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