数据分析——python，pandas：DataFrame对象（drop函数的使用）列的删除
考虑，我们有这样的一个工作表：a = [[1,2,3,4,5],[4,2,6,8,0],[3,9,6,0,2],[2,8,5,7,6]]col = ['a','b','c','d','e']df_data = pd.DataFrame(a,columns=col)print('df_data:\n', df_data, '\n')我们现在想要删除‘b’列和‘d’列，代码和注释如下：#在数据表中，删
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考虑，我们有这样的一个工作表：
a = [[1,2,3,4,5],[4,2,6,8,0],[3,9,6,0,2],[2,8,5,7,6]]
col = ['a','b','c','d','e']
df_data = pd.DataFrame(a,columns=col)
print('df_data:\n', df_data, '\n')
我们现在想要删除‘b’列和‘d’列，代码和注释如下：
#在数据表中，删除b列和d列，如果是删除列的话，axis取1，删除行则取0；参数inplace指重置索引的结果是否作用在前面的数据上，一般肯定是要更改表格的
df_data.drop(['b','d'], axis=1, inplace=True)
#DataFrame对象的head属性可以查看工作表的前几行，以对于表中的数据有一个了解
print('经过操作后的数据：\n', df_data.head())
运行结果：
作于：
2021-6-7
22：52
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