有没有一种有效的方法从drop n columns of pandas df？例如，如果您不想要某一列之外的任何内容，可以合并一个函数df.drop > n吗
对于下面的df，我想去掉column 2之后的所有东西。我是通过。
import pandas as pd
d = ({
'1' : ['X','Y'],
'2' : ['A','B'],
'3' : ['C','D'],
'4' : ['A','B'],
'5' : ['C','D'],
})
df = pd.DataFrame(data=d)
df = df.drop(['3','4','5'], axis = 1)但是，如果超过或少于5 columns，我将不得不手动添加或减去column values。如果我经常这样做，它就会变得很麻烦。
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2018-08-22 04:30:15
您可以使用df.iloc，
df=df.iloc[:,:3] #sliced based on indices. will keeps columns 0 to 2 (indices).
(or)
df=df.loc[:,:'3'] #sliced based on column names
print(df)
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