使用pandas删除多列的简单操作详解

要删除多列，可以使用pandas的drop()函数。drop()函数的用法是指定要删除的列的标签或索引，并设置axis参数为1表示按列删除。

以下是一个简单的示例，将删除名为’col1’和’col2’的两列：

“`python

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框

df = pd.DataFrame({‘col1’: [1, 2, 3],

‘col2’: [4, 5, 6],

‘col3’: [7, 8, 9]})

# 删除’col1’和’col2’两列

df = df.drop([‘col1’, ‘col2’], axis=1)

“`

在上面的示例中，首先使用DataFrame()函数创建了一个包含三列的数据框。然后，使用drop()函数删除了名为’col1’和’col2’的两列，并将结果重新赋值给数据框df。

最后，df将只包含名为’col3’的一列。

要注意的是，drop()函数将返回一个新的DataFrame对象，原始的DataFrame对象不会被修改。如果要在原始数据框上修改，可以使用inplace参数设置为True，例如：`df.drop([‘col1’, ‘col2’], axis=1, inplace=True)`。

另外，还可以使用切片或布尔条件来删除多列。例如，要删除位置从2到4的列，可以使用切片操作：`df = df.drop(df.columns[2:5], axis=1)`。要根据条件删除列，可以使用布尔索引：`df = df.drop(df.columns[df.sum() < 10], axis=1)`，这将删除所有列中总和小于10的列。