pandas 删除左起几列|极客笔记

pandas 删除左起几列

在处理数据分析和清洗的过程中，经常会遇到需要删除DataFrame中的某几列数据的情况。而使用pandas库可以很方便地对数据进行操作。本文将详细介绍如何使用pandas库删除DataFrame中左起几列的数据。

pandas库简介

pandas是Python中一个提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具的库。它提供了大量的数据操作和分析函数，可以帮助我们快速处理大规模数据。

创建DataFrame示例

在进行删除左起几列的操作之前，我们首先需要创建一个示例DataFrame来进行演示。下面是一个简单的示例代码来创建一个包含5列数据的DataFrame。

import pandas as pd

data = {
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [6, 7, 8, 9, 10],
    'C': [11, 12, 13, 14, 15],
    'D': [16, 17, 18, 19, 20],
    'E': [21, 22, 23, 24, 25]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行以上代码后，我们得到的DataFrame如下：

   A   B   C   D   E
0  1   6  11  16  21
1  2   7  12  17  22
2  3   8  13  18  23
3  4   9  14  19  24
4  5  10  15  20  25

删除左起几列

要删除DataFrame中的左起几列数据，可以使用iloc函数。iloc函数可以按照DataFrame中的位置索引来操作数据。下面我们将以删除左起2列数据为例进行演示。

# 删除左起2列数据
df = df.iloc[:, 2:]
print(df)

运行以上代码后，我们得到的DataFrame如下：

    C   D   E
0  11  16  21
1  12  17  22
2  13  18  23
3  14  19  24
4  15  20  25

可以看到，我们成功删除了左起2列的数据，只保留了列索引为2及之后的所有数据。

自定义删除左起几列的函数

如果我们需要频繁地删除DataFrame中的左起几列数据，可以编写一个函数来实现这个功能，以提高代码的复用性。下面是一个示例函数，可以删除DataFrame中左起任意列数目的数据。

import pandas as pd

def drop_left_columns(df, n):
    return df.iloc[:, n:]

data = {
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [6, 7, 8, 9, 10],
    'C': [11, 12, 13, 14, 15],
    'D': [16, 17, 18, 19, 20],
    'E': [21, 22, 23, 24, 25]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 删除左起3列数据
df = drop_left_columns(df, 3)
print(df)

运行以上代码后，我们可以看到成功删除了左起3列的数据，只保留了列索引为3及之后的所有数据。