删除 pandas 中的单个列和范围列 [英] Removing single and range of columns in pandas

问题描述

删除列[3] 和列[9:15] 的最快方法是什么？
（我只能使用 df.drop 方法分两步删除列）

What is the fastest way to drop columns[3] and columns[9:15]? (I'm only able to remove the columns in 2 steps using the df.drop method)

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A   x  x  x  x  x  x ..  x
B   x  x  x  x  x  x ..  x
C   x  x  x  x  x  x ..  x 

推荐答案

实际上，您可以使用 pd.DataFrame.drop 。您可以使用 np.r _ 组合多个索引和范围。这是一个演示：

You can, in fact, use pd.DataFrame.drop in one step. You can use np.r_ to combine multiple indices and ranges. Here's a demo:

df = pd.DataFrame(np.random.random((3, 20)))

print(df.columns)  # RangeIndex(start=0, stop=20, step=1)

res = df.drop(np.r_[3, 9:15], 1)

print(res.columns)

# Int64Index([0, 1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 15, 16, 17, 18, 19], dtype='int64')

这篇关于删除 pandas 中的单个列和范围列的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！