Pandas DataFrame 删除元组或列列表

Posted 2023-03-12

【中文标题】Pandas DataFrame 删除元组或列列表

【英文标题】：Pandas DataFrame drop tuple or list of columns

【发布时间】：2018-01-25 22:28:23

【问题描述】：

当为pandas.DataFrame 使用drop 方法时，它接受列名列表，但不接受元组，尽管documentation 表示“list-like”参数是可以接受的。我是否错误地阅读了文档，因为我希望我的 MWE 能够工作。

MWE

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(k: range(5) for k in list('abcd'))
df.drop(['a', 'c'], axis=1) # Works
df.drop(('a', 'c'), axis=1) # Errors

版本 - 使用 Python 2.7.12、Pandas 0.20.3。

【问题讨论】：

怎么样：df.drop(list(('a', 'c')), axis=1)?

我认为这是一个文档错误。

@MaxU，这就是我正在做的工作。

【参考方案1】：

元组选择Multiindex有问题：

np.random.seed(345)
mux = pd.MultiIndex.from_arrays([list('abcde'), list('cdefg')])

df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(4,5)), columns=mux)
print (df)
   a  b  c  d  e
   c  d  e  f  g
0  8  0  3  9  8
1  4  3  4  1  7
2  4  0  9  6  3
3  8  0  3  1  5

df = df.drop(('a', 'c'), axis=1)
print (df)
   b  c  d  e
   d  e  f  g
0  0  3  9  8
1  3  4  1  7
2  0  9  6  3
3  0  3  1  5

同：

df = df[('a', 'c')]
print (df)
0    8
1    4
2    4
3    8
Name: (a, c), dtype: int32

【参考方案2】：

Pandas 将元组视为多索引值，因此请尝试以下操作：

In [330]: df.drop(list(('a', 'c')), axis=1)
Out[330]:
   b  d
0  0  0
1  1  1
2  2  2
3  3  3
4  4  4

这里是在多索引 DF 中删除 行（axis=0 - 默认）的示例：

In [342]: x = df.set_index(np.arange(len(df), 0, -1), append=True)

In [343]: x
Out[343]:
     a  b  c  d
0 5  0  0  0  0
1 4  1  1  1  1
2 3  2  2  2  2
3 2  3  3  3  3
4 1  4  4  4  4

In [344]: x.drop((0,5))
Out[344]:
     a  b  c  d
1 4  1  1  1  1
2 3  2  2  2  2
3 2  3  3  3  3
4 1  4  4  4  4

In [345]: x.drop([(0,5), (4,1)])
Out[345]:
     a  b  c  d
1 4  1  1  1  1
2 3  2  2  2  2
3 2  3  3  3  3

所以当你指定tuple时，Pandas 会将其视为多索引标签