如何在pandas中删除列

pandas drop column

在数据分析过程中，我们经常需要对数据进行清洗和预处理。其中，删除不必要的列是一个常见的操作。在Python的pandas库中，我们可以使用drop方法来删除DataFrame中的列。本文将详细介绍如何在pandas中删除列，并提供一些示例代码。

1. 基本用法

在pandas中，drop方法可以用来删除DataFrame中的行或列。其基本语法如下：

DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)

其中，labels是要删除的行或列的标签；axis表示删除行还是列，0表示行，1表示列；index和columns分别表示要删除的行和列的标签，这两个参数是labels和axis的替代方式；inplace表示是否在原地修改数据。

例如，我们有一个包含三列的DataFrame：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'age': [25, 30, 35],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']
}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

Output:

如何在pandas中删除列

如果我们想要删除age列，可以使用以下代码：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'age': [25, 30, 35],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']
}
df = pd.DataFrame(data)

df.drop('age', axis=1)
print(df)

Output:

如何在pandas中删除列

或者使用columns参数：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'age': [25, 30, 35],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']
}
df = pd.DataFrame(data)

df.drop(columns='age')
print(df)

Output:

如何在pandas中删除列

注意，这两种方式都不会修改原始的DataFrame，而是返回一个新的DataFrame。如果你想要在原地修改数据，可以设置inplace=True：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'age': [25, 30, 35],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']
}
df = pd.DataFrame(data)

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

Output:

如何在pandas中删除列

2. 删除多列

如果你想要删除多列，可以传入一个列标签的列表。例如，我们想要删除age和city两列，可以使用以下代码：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'age': [25, 30, 35],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']
}
df = pd.DataFrame(data)

df.drop(['age', 'city'], axis=1)
print(df)

Output:

如何在pandas中删除列

或者使用columns参数：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'age': [25, 30, 35],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']
}
df = pd.DataFrame(data)

df.drop(columns=['age', 'city'])
print(df)

Output:

如何在pandas中删除列

同样，这两种方式都不会修改原始的DataFrame，而是返回一个新的DataFrame。如果你想要在原地修改数据，可以设置inplace=True：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'age': [25, 30, 35],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']
}
df = pd.DataFrame(data)

df.drop(['age', 'city'], axis=1, inplace=True)
print(df)

Output:

如何在pandas中删除列

3. 根据条件删除列

有时候，我们想要根据某种条件来删除列。例如，我们想要删除所有包含缺失值的列。这时，我们可以先使用isnull方法来检查每一列是否包含缺失值，然后使用any方法来检查每一列是否有True（即是否包含缺失值），最后使用drop方法来删除这些列。

import pandas as pd

data = {
    'name': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'age': [25, 30, 35],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']
}
df = pd.DataFrame(data)

df.drop(df.columns[df.isnull().any()], axis=1)
print(df)

Output:

如何在pandas中删除列

或者使用columns参数：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'age': [25, 30, 35],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']
}
df = pd.DataFrame(data)

df.drop(columns=df.columns[df.isnull().any()])
print(df)

Output:

如何在pandas中删除列

同样，这种方式也不会修改原始的DataFrame，而是返回一个新的DataFrame。如果你想要在原地修改数据，可以设置inplace=True：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'age': [25, 30, 35],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']
}
df = pd.DataFrame(data)

df.drop(df.columns[df.isnull().any()], axis=1, inplace=True)
print(df)

Output:

如何在pandas中删除列

4. 删除非数值列

在某些情况下，我们可能只对数值列感兴趣，因此想要删除所有非数值列。这时，我们可以使用select_dtypes方法来选择所有数值列，然后使用drop方法来删除这些列。

import pandas as pd

data = {
    'name': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'age': [25, 30, 35],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']
}
df = pd.DataFrame(data)

df.drop(df.select_dtypes(include='object').columns, axis=1)
print(df)

Output:

如何在pandas中删除列

或者使用columns参数：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'age': [25, 30, 35],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']
}
df = pd.DataFrame(data)

df.drop(columns=df.select_dtypes(include='object').columns)
print(df)

Output:

如何在pandas中删除列

同样，这种方式也不会修改原始的DataFrame，而是返回一个新的DataFrame。如果你想要在原地修改数据，可以设置inplace=True：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'age': [25, 30, 35],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']
}
df = pd.DataFrame(data)

df.drop(df.select_dtypes(include='object').columns, axis=1, inplace=True)
print(df)

Output:

如何在pandas中删除列

5. 删除重复列

在某些情况下，我们的数据可能包含重复的列，我们想要删除这些重复的列。这时，我们可以使用T属性来转置DataFrame（即将行和列互换），然后使用duplicated方法来检查每一列是否重复，最后使用drop方法来删除这些列。

import pandas as pd

data = {
    'name': ['pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com', 'pandasdataframe.com'],
    'age': [25, 30, 35],
    'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']
}
df = pd.DataFrame(data)

df = df.T.drop_duplicates().T
print(df)

Output:

如何在pandas中删除列