如何在 pandas 中选择数据帧中除了一列之外的所有列？

从 pandas 数据帧中选择除了一列之外的所有列

问题

在数据分析中，经常需要从数据集中选择特定列进行操作。pandas 是一个功能强大的 Python 库，它提供了各种方法来操作数据帧，包括选择特定列。本文将探讨如何使用 pandas 选择数据帧中除了一列之外的所有列。

解决方案：使用 drop() 方法

要选择数据帧中除了一列之外的所有列，可以使用 drop() 方法。该方法接受要删除的列名作为参数。例如，要从数据帧中删除 b 列，可以使用以下代码：

df.drop('b', axis=1)

其中：

• df 是你的数据帧。
• 'b' 是要删除的列名。
• axis=1 指定要删除的是列。

执行此代码后，你将获得一个新的数据帧，其中不包含 b 列。

代码示例

以下是一个完整的代码示例，演示如何使用 drop() 方法选择数据帧中除了一列之外的所有列：

import pandas as pd

# 创建一个数据帧
df = pd.DataFrame({'a': [0.418762, 0.991058, 0.407472, 0.726168],
                   'b': [0.042369, 0.510228, 0.259811, 0.139531],
                   'c': [0.869203, 0.594784, 0.396664, 0.324932],
                   'd': [0.972314, 0.534366, 0.894202, 0.906575]})

# 选择除 b 列之外的所有列
df_new = df.drop('b', axis=1)

# 打印新的数据帧
print(df_new)

输出：

          a         c         d
0  0.418762  0.869203  0.972314
1  0.991058  0.594784  0.534366
2  0.407472  0.396664  0.894202
3  0.726168  0.324932  0.906575

常见问题解答

1. 如何删除多个列？

要删除多个列，可以将列名列表传递给 drop() 方法。例如，要删除 b 和 c 列，可以使用以下代码：

df.drop(['b', 'c'], axis=1)

2. 如何同时删除行和列？

要同时删除行和列，可以使用 drop() 方法的 inplace 参数。将此参数设置为 True 将在原始数据帧中执行更改，而不是返回一个新的数据帧。例如，要删除包含 b 列的全部行，可以使用以下代码：

df.drop('b', axis=0, inplace=True)

3. 如何删除具有特定值的列？

要删除具有特定值的列，可以使用 query() 方法。例如，要删除包含值 0.510228 的行，可以使用以下代码：

df.query('b != 0.510228')

4. 如何删除重复的列？

要删除重复的列，可以使用 duplicated() 方法。例如，要删除重复的 a 列，可以使用以下代码：

df.drop_duplicates(subset=['a'])

5. 如何删除所有非数字列？

要删除所有非数字列，可以使用 select_dtypes() 方法。例如，要删除所有非数字列，可以使用以下代码：

df.select_dtypes(include=[np.number])

结论

使用 pandas 的 drop() 方法，你可以轻松地选择数据帧中除了一列之外的所有列。这在各种数据分析任务中很有用，例如数据预处理、特征选择和数据探索。