Pandas保留DataFrame中的特定列，删除其他所有列

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas将DataFrame中的特定列保留下来并删除所有其他列。

假设我们有以下DataFrame：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}

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

输出：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

现在，我们想保留’A’列和’B’列，删除’C’列。我们可以使用drop函数来删除它，如下所示：

df = df.drop('C', axis=1)
print(df)

输出：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

drop函数需要指定axis参数的值为1，表示要删除列。

另一个方法是使用列标签进行索引，然后选择要保留的列。如下所示：

df = df[['A', 'B']]
print(df)

输出：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

这个方法非常简单。我们只需要将要保留的列的标签作为一个列表提供即可。

还有一种方法是使用filter函数。这个函数可以根据列名或表达式来过滤数据框的列。如下所示：

df = df.filter(['A', 'B'])
print(df)

输出：

   A  B
0  1  4
1  2  5
2  3  6

这个方法也非常简单。我们只需要将要保留的列的标签作为一个列表提供即可。

阅读更多：Pandas 教程

总结

在Pandas中，我们可以使用drop、filter或者索引来删除一些列，从而保留特定的列。这些方法都很简单，具体使用哪个取决于你的个人喜好。当然，我们还可以使用其他的一些函数来完成同样的任务。希望这篇文章给你提供了一些帮助。