如何有效地从 Pandas DataFrame 中删除列？

从 Pandas DataFrame 中删除列：揭示方法的二元性

在 Pandas 中，从 DataFrame 中删除列是高效数据操作的关键。然而，虽然通过 df['column_name'] 访问列很熟悉，但尝试使用 del df.column_name 删除可能会遇到阻力。

不对称背后的原因

列删除方法之间的区别源于从它包含的 DataFrame 和 Series 对象之间的固有分离来看。使用 Series 时，del 是一种有效的删除方法。然而，当与 DataFrame 交互时，焦点从单个 Series 转移到集体集合。

drop 的力量

为了有效地删除 Pandas 中的列，drop 方法成为最终的方法解决方案。 drop 能够消除命名列和编号列，因此提供了一种多功能且高效的选项：

• 命名列删除： df = df.drop('column_name', axis= 1)
• 删除多个命名列： df = df.drop(columns=['column_nameA', 'column_nameB'])
• 按数量删除列： df = df.drop(df.columns[[0, 1, 3 ]]，轴=1)

附加注意事项

• 就地修改：为避免重新分配，请使用 df.drop('column_name', axis=1, inplace=True) 直接删除列。
• 文本语法： df.drop(['column_nameA', 'column_nameB'], axis=1, inplace=True) 提供了基于列表的方法的替代方法来指定多个列。

在列中拥抱这些细微差别删除将增强您精确高效地操作 Pandas DataFrame 的能力。

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