之前沉迷于使用index删除,然而发现pandas貌似有bug?

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),
           columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
x=[1,2]
df.drop(index=[1,2], axis=1, inplace=True) #axis=1,试图指定列,然并卵
print df

输出为

  A B C D
0 0 1 2 3  还是按照行进行了删除

后来请教大神得知,可以用:

df.drop(df.columns[x], axis=1, inplace=True) 的方法。

即:

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),
           columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
x=[1,2]
df.drop(df.columns[x], axis=1, inplace=True)
print df

的方法删除。输出结果符合预期。

以上这篇在pandas中一次性删除dataframe的多个列方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
pandas,删除dataframe多个列

免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
狼山资源网 Copyright www.pvsay.com

RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。