python dataframe pandas 使用列名删除多个列

Question

我知道要删除您使用的列df.drop('column name', axis=1, inplace =True)

文件格式为.csv文件

我想以稳健的方式将上述语法用于大型数据集和更多

假设我有 500 列，我想使用列名而不是索引来保留第 100 到 140 列，并且 rest 想要删除，我将如何编写上述语法以便实现我的目标以及 100 到 140 列，我想要按列名删除第 105、108,110 列

Answer 1

df = df.loc[:, 'col_100_name' : 'col_140_name']

.loc始终选择使用两端（包括两端）。 在这里，我选择所有行，并且只选择您想要 select 的列（按名称）。

在此之后（或之前 - 没关系），您可以像往常一样按名称删除其他列：

df.drop(['col_105_name', 'col_108_name', 'col_110_name'], axis=1, inplace=True)

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如果您希望使用切片和显式列名的组合来 select 列：

cols_in_the_slice = df.loc[:, 'col_100_name' : 'col_140_name'].columns
other_cols = pd.Index(['col_02_name', 'col_04_name'])
all_cols = other_cols.union(cols_in_the_slice , sort=False)

df = df[all_cols]

Union 将cols_in_the_slice的新（尚未遇到）元素附加到other_cols的末尾。 它默认排序，所以我指定sort=False不排序。 然后我们选择所有这些列。

顺便说一句，您还可以在此处删除您不希望拥有的列名。

如果您知道列名，则可以使用.drop ，如果您知道它们在此索引中的位置，则可以使用.delete ：

cols_in_the_slice = cols_in_the_slice.drop(['col_105_name', 'col_108_name', 'col_110_name'])

我还建议查看Pandas User Guide on Indexing and selection data 。

Answer 2

不要使用字符串参数作为列名，而是使用引用要删除的列名的字符串列表。