Python 在Dataframe中删除标准偏差较低的列

有没有办法不用写for循环就可以做到这一点

假设我们有以下数据：

d = {'A': {-1: 0.19052041339798062,
      0: -0.0052531481871952871,
      1: -0.0022017467720961644,
      2: -0.051109629013311737,
      3: 0.18569441222621336},
     'B': {-1: 0.029181417300734112,
      0: -0.0031021862533310743,
      1: -0.014358516787430284,
      2: 0.0046386615308068877,
      3: 0.056676322314857898},
     'C': {-1: 0.071883343375205785,
      0: -0.011930096520251999,
      1: -0.011836365865654104,
      2: -0.0033930358388315237,
      3: 0.11812543193496111},
     'D': {-1: 0.17670604006475121,
      0: -0.088756293654161142,
      1: -0.093383245649534194,
      2: 0.095649943383654359,
      3: 0.51030339029516592},
     'E': {-1: 0.30273513342295627,
      0: -0.30640233455497284,
      1: -0.32698263145105921,
      2: 0.60257484810641992,
      3: 0.36859978928328413},
     'F': {-1: 0.25328469046380131,
      0: -0.063890702001567143,
      1: -0.10007720832198815,
      2: 0.08153164759036724,
      3: 0.36606175240021183},
     'G': {-1: 0.28764606940509913,
      0: -0.11022209861109525,
      1: -0.1264164305949009,
      2: 0.17030074112227081,
      3: 0.30100292424380881}}
df = pd.DataFrame(d)

我知道我可以通过

std\u vals=df.std（）

获得std值，这将给出以下结果，并使用这些值逐个删除列

In[]:
        pd.DataFrame(d).std()
Out[]:
        A    0.115374
        B    0.028435
        C    0.059394
        D    0.247617
        E    0.421117
        F    0.200776
        G    0.209710
        dtype: float64

但是，我不知道如何使用Pandas索引直接删除std值较低的列

---

有没有办法做到这一点，或者我需要循环遍历每一列？

要删除列，您需要这些列名

threshold = 0.2

df.drop(df.std()[df.std() < threshold].index.values, axis=1)

         D       E       F       G
-1  0.1767  0.3027  0.2533  0.2876
 0 -0.0888 -0.3064 -0.0639 -0.1102
 1 -0.0934 -0.3270 -0.1001 -0.1264
 2  0.0956  0.6026  0.0815  0.1703
 3  0.5103  0.3686  0.3661  0.3010

阈值=0.2
drop（df.std（）[df.std（）

您可以使用数据帧的

loc

方法基于布尔索引器选择某些列。如下所示创建索引器（使用Numpy数组广播将条件应用于每列）：

然后在第一个位置使用

：

调用

loc

，表示要返回所有行：

df.loc[:, df.std() > .3]
Out[85]: 
           E
-1  0.302735
 0 -0.306402
 1 -0.326983
 2  0.602575
 3  0.368600

df.loc[:, df.std() > .3]
Out[85]: 
           E
-1  0.302735
 0 -0.306402
 1 -0.326983
 2  0.602575
 3  0.368600