為什麼 `del df.column_name` 不能用來刪除 Pandas 中的欄位？

從Pandas DataFrame 中刪除列

雖然使用del df['column_name'] 是從Pandas DataFrame 中刪除列的有效方法，了解替代語法del df.column_name 失敗的原因有助於揭示更深層的機制Pandas。

del df.column_name 失敗的原因

透過 df.column_name 存取 Series 時，產生的物件是 Series，而不是欄位。這是因為 Pandas 將 DataFrame 儲存為底層二維數組，其中列由 Series 物件表示。因此，del 語句無法直接使用此語法刪除欄位。

使用drop() 的替代方法

相反，刪除列的首選方法是使用drop() 函數，它為DataFrame 操作提供了更直觀和一致的方法。

語法選項drop()

drop() 函數根據指定的參數有多個語法選項：

• df = df. drop('column_name', axis=1) ：按標籤刪除指定列，其中axis=1表示列。
• df = df.drop(columns=['column_nameA', 'column_nameB']): 依標籤刪除多列。
• df = df.drop(df.columns[[0, 1, 3]], axis= 1): 將列從頭開始刪除index.
• df.drop([' column_nameA', 'column_nameB'], axis=1, inplace=True)：就地執行刪除，無需重新指派DataFrame。

結論

雖然使用 del 刪除列可能看起來從邏輯上講，它在 Pandas 中在技術上是不正確的。 drop() 函數為此操作提供了更合適、更通用的方法，允許基於標籤和索引的刪除，以及就地修改。

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