如何刪除DataFrame中除某些列外的所有列？

Question

假設我有一個如下所示的 DataFrame：

a  b  c  d  e  f  g  
1  2  3  4  5  6  7
4  3  7  1  6  9  4
8  9  0  2  4  2  1

我 go 如何刪除a和b以外的每一列？

這將導致：

a  b
1  2
4  3
8  9

我想要一種使用簡單的代碼行刪除這些列的方法，即刪除a和b之外的所有列，因為假設我有 1000 列數據。

謝謝你。

Answer 1

In [48]: df.drop(df.columns.difference(['a','b']), 1, inplace=True)
Out[48]:
   a  b
0  1  2
1  4  3
2  8  9

或：

In [55]: df = df.loc[:, df.columns.intersection(['a','b'])]

In [56]: df
Out[56]:
   a  b
0  1  2
1  4  3
2  8  9

PS 請注意， @Wen 已經提出了最慣用的 Pandas 方法：

df = df[['a','b']]

或

df = df.loc[:, ['a','b']]

Answer 2

添加到組合中的另一種選擇。 我更喜歡這種方法的可讀性。

df = df.filter(['a', 'b'])

其中第一個位置參數是items=[]

---

獎金

您還可以使用like參數或regex進行過濾。
如果您有一組像['a_1','a_2','b_1','b_2']

你可以做

df = df.filter(like='b_')

並以['b_1','b_2']結尾

過濾器的 Pandas 文檔。

Answer 3

有多種解決方案。

df = df[['a','b']] #1

df = df[list('ab')] #2

df = df.loc[:,df.columns.isin(['a','b'])] #3

df = pd.DataFrame(data=df.eval('a,b').T,columns=['a','b']) #4 PS:I do not recommend this method , but still a way to achieve this 

Answer 4

如果您要刪除多於兩列，比如說20或30 ，您也可以使用列表。 確保您還指定了軸值。

drop_list = ["a","b"]
df = df.drop(df.columns.difference(drop_list), axis=1)

Answer 5

嘿，你要找的是：

df = df[["a","b"]]

您將收到一個 dataframe，其中僅包含 a 和 b 列

Answer 6

如果您只想保留多於您刪除的列，請在 .isin 語句前添加“~”以選擇除您想要的列之外的每一列：

df = df.loc[:, ~df.columns.isin(['a','b'])]