Python 删除pandas中的单个列和列范围

删除

列[3]

和

列[9:15]

的最快方法是什么？ （我只能使用

df.drop

方法分两步删除列）

使用方法如下：

>>> df
   A  B   C   D
0  0  1   2   3
1  4  5   6   7
2  8  9  10  11

>>> df.drop(['B', 'C'], axis=1)
   A   D
0  0   3
1  4   7
2  8  11

事实上，你可以一步到位。可以使用组合多个索引和范围。下面是一个演示：

df = pd.DataFrame(np.random.random((3, 20)))

print(df.columns)  # RangeIndex(start=0, stop=20, step=1)

res = df.drop(np.r_[3, 9:15], 1)

print(res.columns)

# Int64Index([0, 1, 2, 4, 5, 6, 7, 8, 15, 16, 17, 18, 19], dtype='int64')

---

使用简单的

loc

和

isin

cols = df.columns.tolist()
to_remove = cols[9:15] + [cols[3]]

df.loc[:, ~df.columns.isin(to_remove)]

但是

np.r

太好了，我愿意接受它；）

相关的：

cols = df.columns.tolist()
to_remove = cols[9:15] + [cols[3]]

df.loc[:, ~df.columns.isin(to_remove)]