熊猫。选择特定列[重复]
假设我们有一个包含许多列的数据框，名称、性别、年龄、教育程度、种族。我只想创建一个包含以下列的DF年龄、性别、教育
我知道我可以用以下方法完成。
df2 = pd.DataFrame(df[['Age','Sex','Education']]
有没有办法做到这一点。i、 e选择x、y、z以外的所有列。
df2 = pd.DataFrame(df(select all columns except the following columns = 'Race', 'Name'))
共有1个答案
你可以用熊猫的水滴
示例：df.drop（列=[list\u of\u columns\u to\u drop]）
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问题内容： 我有一个名为的数据框。如何重命名唯一的一列标题？例如到？ 问题答案： data.rename(columns={‘gdp’:’log(gdp)’}, inplace=True) 在它接受一个字典作为一个PARAM演出，所以你只是传递一个字典一次入境。
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问题内容： 我有一个从csv文件构建的pandas中的数据框。数据框有几列，并由其中一列进行索引（这是唯一的，因为每一行都有用于该索引的该列的唯一值。） 如何基于应用于多个列的“复杂”过滤器选择数据框的行？我可以轻松地从列中大于10的数据框中选择切片，例如： 但是，如果我想要的东西就像一个过滤器：选择的切片，其中 任何 列都大于10？ 或者，如果for的值大于10但值小于5？ 这些如何在熊猫中实现
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我有1个数据帧，我想选择所有没有重复的行 我的df： 我的输出应该是： 我正在使用熊猫数据框 有什么建议吗？
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问题内容： 我想基于列选择从现有数据框创建视图或数据框。 例如，我想从一个数据框创建一个数据框，该数据框包含其中的所有列（其中两个除外）。我尝试执行以下操作，但没有成功： 我究竟做错了什么？也许更笼统地说，熊猫必须采用什么机制来支持从数据帧中挑选和 排除 任意列集？ 问题答案： 您可以删除不需要的列，也可以选择所需的列
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问题内容： 假设我有一个数据框如下 现在，我希望a和b列不同的行。所以预期的输出是 我怎样才能做到这一点？ 问题答案： 我喜欢可读性，请使用： 输出：
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问题内容： 我使用以下内容创建了一个数据框： 我想获得含有从每列的数据帧具有在他们的名字。这只是我的问题的一个简单版本，因此我的实际数据框将具有更多列。 问题答案： 替代方法：