删除多列[重复]
对于包含10列的数据框，如何删除索引2以上的列。数据框如下所示：
column1 column2 column3 column4 ...
任务是删除列3-列10
共有3个答案
试试这个
df.iloc[::,0:3]
结果应该是你想要的部分
这应该对你有用
df.drop(columns=df.columns[2:])
df.drop将删除所提供的列
df.columns[2：]将返回列列表，[2：]选择所有列，从第三列开始，一直到最后。
反转逻辑-通过DataFrame.iloc按位置选择前2列：
df = df.iloc[:, :2]
如果需要DataFrame.drop请选择带有索引的列名称：
df = df.drop(df.columns[2:], axis=1)
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问题内容： 我使用以下方式列出了重复项： 现在，如何删除除一条消息以外的所有消息（我正在尝试删除重复项，以便可以在上应用唯一索引）。 问题答案： 使用和分配行号，以便删除重复对中除一个以外的所有行。
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问题内容： 在我们的系统中，我们每小时从外部数据库导入一次。由于导入脚本中的错误，现在有一些重复的记录。 如果任何记录具有和，则视为重复。 我可以运行什么代码来查找和删除这些重复项？ 我在玩这个： 它似乎返回了一些重复项，但是我不确定如何从那里删除？ 有任何想法吗？ 问题答案： 您可以尝试以下方法： 还是纯sql：
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我正在读取一个包含重复列的文本文件，通过： 列名为： 所有的时间和时间相对列都包含相同的数据。我想要： 抱歉，我做了个熊猫呆子。如有任何建议，将不胜感激。 其他详细信息 Pandas版本:0.9.0 Python版本:2.7.3 Windows 7 （通过Pythonxy 2.7.3.0安装）
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要删除表的列，请在ALTER table语句中使用drop column子句，如下所示： 错误：“rs”行或其附近出现语法错误1:ALTER TABLE res_partner rs
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我有一个dataframe和要删除dataframe中的列列表。让我们使用数据集作为示例。我希望删除和，只使用剩余的列。如何使用或从包中执行此操作？ drop.cols中的错误：参数类型无效 我觉得我错过了一些明显的东西，因为这些看起来像是一个相当有用的操作，应该已经存在了。在Github上，有人发布了一个类似的问题，Hadley说要使用“负面索引”。那是（我想）我试过的，但没有效果。有什么建议吗
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问题内容： 从数据框中删除重复列的最简单方法是什么？ 我正在通过以下方式读取具有重复列的文本文件： 列名是： 所有“时间”和“相对时间”列均包含相同的数据。我想要： 我所有的删除，删除等尝试，例如： 导致唯一值索引错误： 很抱歉成为熊猫的菜鸟。任何建议，将不胜感激。 额外细节 熊猫版本：0.9.0 Python版本：2.7.3 Windows 7 （通过Pythonxy 2.7.3.0安装） 数据