从Pandas DataFrame中删除一列
删除数据帧中的列时，我使用：
del df['column_name']
这工作很棒。为什么我不能用下面的？
del df.column_name
因为可以以df.column_name的方式访问列/Series，所以我希望这能起作用。
共有3个答案
使用：
columns = ['Col1', 'Col2', ...]
df.drop(columns, inplace=True, axis=1)
这将就地删除一个或多个列。请注意，inplace=True是在熊猫v0.13中添加的，不适用于旧版本。在这种情况下，您必须将结果分配回：
df = df.drop(columns, axis=1)
正如你所猜到的，正确的语法是
del df['column_name']
仅仅由于Python中的语法限制，很难让del df.column\u name工作deldf[name]在Python的封面下被翻译成df.\uu delitem\uuuu（name）。
在熊猫中执行此操作的最佳方法是使用drop：
df = df.drop('column_name', 1)
其中1是轴号（0表示行，1表示列。）
要删除该列而不必重新分配df，可以执行以下操作：
df.drop('column_name', axis=1, inplace=True)
最后，要按列编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
同时使用列的“文本”语法：
df.drop(['column_nameA', 'column_nameB'], axis=1, inplace=True)
注意：在v0.21.0（2017年10月27日）中引入了drop（）方法，该方法接受index/columns关键字作为指定轴的替代方法。
所以我们现在可以做：
df = df.drop(columns=['column_nameA', 'column_nameB'])
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