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在pandas中一次性删除dataframe的多个列方法
脚本专栏 2024/11/7 佚名
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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
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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