如何有效地從 Pandas DataFrame 中刪除列？

從 Pandas DataFrame 中刪除列：揭示方法的二元性

在 Pandas 中，從 DataFrame 中刪除列是高效資料操作的關鍵。然而，雖然透過 df['column_name'] 存取列很熟悉，但嘗試使用 del df.column_name 刪除可能會遇到阻力。

不對稱背後的原因

列刪除方法之間的區別源於從它所包含的 DataFrame 和 Series 物件之間的固有分離來看。使用 Series 時，del 是一種有效的刪除方法。然而，當與 DataFrame 互動時，焦點從單一 Series 轉移到集體集合。

drop 的力量

為了有效地刪除 Pandas 中的列，drop 方法成為最終的方法解決方案。 drop 能夠消除命名列和編號列，因此提供了一個多功能且高效的選項：

• 命名列刪除： df = df.drop('column_name', axis= 1)
• 刪除多個命名列： df = df.drop(columns=['column_nameA', 'column_nameB'])
• 以數量刪除欄位： df = df.drop(df.columns[[0, 1, 3 ]]，軸=1)

附加註意事項

• 就地修改：為避免重新分配，請使用df.drop(' column_name', axis=1, inplace=True) 直接刪除欄位。
• 文本語法： df.drop(['column_nameA', 'column_nameB'], axis=1, inplace=True) 提供了基於列表的方法的替代方法來指定多個列。

在列中擁抱這些細微差別刪除將增強您精確且有效率地操作 Pandas DataFrame 的能力。

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