为什么 `del df.column_name` 不能用于删除 Pandas 中的列？

从 Pandas DataFrame 中删除列

虽然使用 del df['column_name'] 是从 Pandas DataFrame 中删除列的有效方法DataFrame，了解替代语法 del df.column_name 失败的原因有助于揭示更深层的机制Pandas。

del df.column_name 失败的原因

通过 df.column_name 访问 Series 时，生成的对象是 Series，而不是列。这是因为 Pandas 将 DataFrame 存储为底层二维数组，其中列由 Series 对象表示。因此，del 语句无法直接使用此语法删除列。

使用 drop() 的替代方法

相反，删除列的首选方法是使用drop() 函数，它为 DataFrame 操作提供了更直观和一致的方法。

语法选项drop()

drop() 函数根据指定的参数有多个语法选项：

• df = df.drop('column_name', axis=1) ：按标签删除指定列，其中axis=1表示列。
• df = df.drop(columns=['column_nameA', 'column_nameB']): 按标签删除多列。
• df = df.drop(df.columns[[0, 1, 3]], axis= 1): 将列从零开始删除index.
• df.drop(['column_nameA', 'column_nameB'], axis=1, inplace=True)：就地执行删除，无需重新分配 DataFrame。

结论

虽然使用 del 删除列可能看起来从逻辑上讲，它在 Pandas 中在技术上是不正确的。 drop() 函数为此操作提供了更合适、更通用的方法，允许基于标签和索引的删除，以及就地修改。

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