从列名列表中删除pandas dataframe中的列的快速方法是什么[重复]
我试图找出使用列名列表在df中删除列的最快方法。这是一种花哨的特征约简技术。这就是我现在正在使用的，而且是永远的。任何建议都非常感谢。
important2=(important[:-(len(important)-500)])
for i in important:
if i in important2:
pass
else:
df_reduced.drop(i, axis=1, inplace=True)
df_reduced.head()
共有1个答案
使用包含要删除的列的列表：
good_bye_list = ['column_1', 'column_2', 'column_3']
df_reduced.drop(good_bye_list, axis=1, inplace=True)
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问题内容： 这是一个类似问题的后续问题，该问题询问最佳书写方式 似乎共识是关于 但是，我认为如果只删除一些项目，则大多数项目都将被复制到同一对象中，这可能很慢。在回答另一个相关问题时，有人建议： 但是，此处将搜索列表长度为O（N）的项目。可能我们的局限在于列表以数组而不是链接列表的形式表示，因此删除项目将需要在列表之后移动所有内容。但是，这里建议将collections.dequeue表示为双链表
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假设我们有一个函数，它返回100万个长度为30的整数向量，每个向量的条目都很小（比如-100到100之间）。进一步假设输出只有大约30000个唯一向量，其余是重复的。检索唯一输出向量列表的良好数据结构和算法是什么？优选地，当3%的唯一向量的比例大致恒定时，该解决方案应缩放良好。 这个问题主要是关于数据结构的，但我计划使用 STL 在 C 中实现它，所以也欢迎任何关于实现的提示。 朴素算法是存储已知
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问题内容： 我在Python中有一个列表列表： 我想从中删除重复的元素。如果这是正常列表，而不是我可以使用的列表set。但不幸的是，该列表不可散列，因此无法建立一组列表。只有元组。因此，我可以将所有列表转换为元组，然后使用set并返回列表。但这不是很快。 如何以最有效的方式做到这一点？ 上面的结果应为： 我不在乎保留订单。 注意：这个问题很相似，但不是我所需要的。搜索了SO，但没有找到确切的重复项
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问题内容： 如果想基于每个嵌套列表的第一个元素评估重复项，谁能提出一个好的解决方案从嵌套列表中删除重复项？ 主列表如下所示： 如果已经在第一位置出现了另一个具有相同元素的列表，那么我想删除该列表并得到以下结果： 您可以建议一种算法来实现此目标吗？ 问题答案： 您是否关心保留订单/删除了哪些重复项？如果不是，则： 会做的。如果您想保留订单并想保留第一个订单，则：
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问题内容： 我想从列表列表中删除所有重复列表。 所以我有一个这样的清单清单。 我希望有： 我不知道该怎么办。 谢谢 问题答案： 您可以使用一组： 或者，如果您更喜欢列表推导/生成器： 最后，如果顺序很重要，则可以始终对b进行排序：
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问题内容： 我有一个需要删除/过滤重复项的对象数组。我本来只是要在Object元素上覆盖equals和hachCode，然后将它们放在Set中…但是我认为我至少应该轮询一下stackoverflow，看看是否还有另一种方法，也许是某些其他API的一些聪明方法？ 问题答案： 我会用你的方法来覆盖同意，并和使用的东西实现。 这样做还使其他开发人员绝对清楚需要非重复特征。 另一个原因-您现在必须选择最能