Python 删除特定列时出现轴错误

根据一些分析，我已经确定了我想要选择的特定列作为我的模型的预测值。我已经捕获了这些列编号并将其存储在列表中。我大约有80列，希望循环并删除不在此特定列表中的列。X_train是我想做这件事的专栏。这是我的密码：

cols_selected = [24, 4, 7, 50, 2, 60, 46, 53, 48, 61]
cols_drop = []

for x in range(len(X_train.columns)):
    if x in cols_selected:
        pass
    else:
        X_train.drop([x])

运行此命令时，我在突出显示代码时遇到以下错误：X_train.drop（[X]）：

KeyError:“[3]未在axis中找到”

我确信我错过的是一件非常简单的事情。我尝试将inplace=True或axis=1语句与此一起包含，它们都有相同的错误消息（而[]中的值随这些错误代码而更改）

任何帮助都会很好

编辑：以下是使此工作正常的附加内容：

cols_selected = [24, 4, 7, 50, 2, 60, 46, 53, 48, 61]
cols_drop = []

for x in range(len(X_train.columns)):
    if x in cols_selected:
        pass
    else:
        cols_drop.append(x)

X_train = X_train.drop(X_train.columns[[cols_drop]], axis=1)    

---

我只是根据问题litle假设：

数据帧示例：

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

删除特定列

B

和

C

：

>>> df.drop(['B', 'C'], axis=1)
# df.drop(['B', 'C'], axis=1, inplace=True) <-- to make the change the df itself , use inplace=True
   A   D
0  0   3
1  4   7
2  8  11

或

---

我只是根据问题litle假设：

数据帧示例：

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

删除特定列

B

和

C

：

>>> df.drop(['B', 'C'], axis=1)
# df.drop(['B', 'C'], axis=1, inplace=True) <-- to make the change the df itself , use inplace=True
   A   D
0  0   3
1  4   7
2  8  11

或

---

此外，除了@pygo指出df.drop使用关键字arg来指定轴之外，还可以尝试以下方法：

X_train = X_train[[col for col in X_train.columns if col in cols_selected]] 

以下是一个例子：

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> cols_selected = ['a', 'c', 'e']
>>> X_train = pd.DataFrame(np.random.randint(low=0, high=10, size=(20, 5)), columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
>>> X_train
    a  b  c  d  e
0   4  0  3  5  9
1   8  8  6  7  2
2   1  0  2  0  2
3   3  8  0  5  9
4   5  9  7  8  0
5   1  9  3  5  9 ...
>>> X_train = X_train[[col for col in X_train.columns if col in cols_selected]]
>>> X_train
    a  c  e
0   4  3  9
1   8  6  2
2   1  2  2
3   3  0  9
4   5  7  0
5   1  3  9 ...

---

此外，除了@pygo指出df.drop使用关键字arg来指定轴之外，还可以尝试以下方法：

X_train = X_train[[col for col in X_train.columns if col in cols_selected]] 

以下是一个例子：

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> cols_selected = ['a', 'c', 'e']
>>> X_train = pd.DataFrame(np.random.randint(low=0, high=10, size=(20, 5)), columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
>>> X_train
    a  b  c  d  e
0   4  0  3  5  9
1   8  8  6  7  2
2   1  0  2  0  2
3   3  8  0  5  9
4   5  9  7  8  0
5   1  9  3  5  9 ...
>>> X_train = X_train[[col for col in X_train.columns if col in cols_selected]]
>>> X_train
    a  c  e
0   4  3  9
1   8  6  2
2   1  2  2
3   3  0  9
4   5  7  0
5   1  3  9 ...

---

根据以下文件：

通过指定标签名称和相应的名称删除行或列 或者直接指定索引名或列名

---

您不能简单地使用列的索引来删除列。您需要列的名称。此外，

轴

参数必须设置为

1

或

列

将

X\u列下降（[X]）

替换为

X\u列=X\u列下降（X\u列[X]，轴列]）

，以使示例生效。

根据以下文件：

通过指定标签名称和相应的名称删除行或列 或者直接指定索引名或列名

---

您不能简单地使用列的索引来删除列。您需要列的名称。此外，轴参数必须设置为

1

或

列

替换

X\u train.drop（[X]）

为

X\u train=X\u train.drop（X\u train.columns[X]，axis='columns'）

以使示例生效。

您所说的数据集不可见，你能给我们看一下DataFrame结构吗？你所说的数据集没有可见性，你能给我们看一下DataFrame结构吗？谢谢你回来。运行了这段代码，但尽管它运行了，但似乎没有删除任何列。每次删除调用后，您需要将结果分配给X_train谢谢您回来。运行了这段代码，但尽管它运行了，但似乎没有删除任何列。每次删除调用后，您需要将结果分配给X_train谢谢您回来。运行了这段代码，但是它返回了一个数据帧，其中有一列和一些我无法识别的值。哦，好的。好吧，如果这对你有帮助的话，我发布了一个快速的例子——你的代码中可能有另一个bug。谢谢你回来。运行了这段代码，但是它返回了一个数据帧，其中有一列和一些我无法识别的值。哦，好的。好的，我发布了一个快速的例子，如果这对您有帮助的话——您的代码中可能还有另一个bug。