从熊猫数据框中删除大量列

Posted 2023-03-12

【中文标题】从熊猫数据框中删除大量列

【英文标题】：Dropping lots of columns from a pandas dataframe

【发布时间】：2020-05-28 12:12:40

【问题描述】：

假设我有一个包含 100 多列的数据框，我将如何删除最后 15 列？

有没有比键入：df.drop([column1,column2,...,column15]) 更好的方法？我必须在这里输入所有列的名称。有没有办法可以切片，比如[column1 : column15]？

【问题讨论】：

这是什么？您是如何获得 100 多列的？

这能回答你的问题吗？ Selecting pandas column by location

【参考方案1】：

如果您知道要删除的列的索引，则可以使用

df.drop(df.columns[15:30], axis=1)

正如@fillbranden 在评论中提到的，我应该向您展示如何删除最后 15 列：

df.drop(df.columns[-15:], axis=1)

【讨论】：

您有一组额外的括号：df.drop(df.columns[15:30], axis=1) 是正确的语法。此外，对于 last 15 列（根据 OP 的要求），您可以使用 df.columns[-15:]。

感谢您的收获。我应该多加注意

感谢修复！你的答案是最好的，只需要一个小修复。

【参考方案2】：

用组成的数据框试试这个代码：

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100, size= (100, 15)), columns=list('ABCDEFGHIJKLMNO'))

在这种情况下，我使用以下方法删除了最后 5 列：

df.drop(df.iloc[:,10:15], inplace=True, axis=1)
print(df)

只要您可以轻松使用列索引，这应该可以满足您的目的。

【参考方案3】：

如果您不知道具体的列索引，请删除最后 X 列：

cols = list(range(-1, -10, -1)) # Drop last 10 columns

df.drop(df.columns[cols], axis = 1)

【参考方案4】：

从数据框中删除最后 15 列：

df = df.iloc[:, :-15]