,可以使用drop
方法。drop
方法可以接受一个参数labels
,用于指定要删除的列名或列名列表。此外,还可以通过参数level
指定要删除的列名所在的层级。
下面是一个完善且全面的答案:
在MultiIndex Pandas数据框中删除列可以使用drop
方法。drop
方法可以接受一个参数labels
,用于指定要删除的列名或列名列表。此外,还可以通过参数level
指定要删除的列名所在的层级。
删除单个列的示例代码如下:
df.drop('column_name', axis=1, inplace=True)
其中,column_name
是要删除的列名。
删除多个列的示例代码如下:
df.drop(['column_name1', 'column_name2'], axis=1, inplace=True)
其中,column_name1
和column_name2
是要删除的列名。
如果要删除的列名在多层级索引中,可以通过level
参数指定层级。示例代码如下:
df.drop('column_name', axis=1, level='level_name', inplace=True)
其中,column_name
是要删除的列名,level_name
是要删除的列名所在的层级名。
删除列后,如果希望修改原始数据框,可以将inplace
参数设置为True
,否则会返回一个新的数据框。
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