如何选择除熊猫中的一列以外的所有列？

Question

我有一个看起来像这样的数据框：

 import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4,4), columns=list('abcd'))
df
      a         b         c         d
0  0.418762  0.042369  0.869203  0.972314
1  0.991058  0.510228  0.594784  0.534366
2  0.407472  0.259811  0.396664  0.894202
3  0.726168  0.139531  0.324932  0.906575

我如何获得除 b 以外的所有列？

原文由 markov zain 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

当列不是 MultiIndex 时， df.columns 只是一个列名数组，因此您可以：

 df.loc[:, df.columns != 'b']

          a         c         d
0  0.561196  0.013768  0.772827
1  0.882641  0.615396  0.075381
2  0.368824  0.651378  0.397203
3  0.788730  0.568099  0.869127

原文由 Marius 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 2

不要使用 ix 。它 已被弃用。最易读和最惯用的方法是 df.drop() ：

 >>> df

          a         b         c         d
0  0.175127  0.191051  0.382122  0.869242
1  0.414376  0.300502  0.554819  0.497524
2  0.142878  0.406830  0.314240  0.093132
3  0.337368  0.851783  0.933441  0.949598

>>> df.drop('b', axis=1)

          a         c         d
0  0.175127  0.382122  0.869242
1  0.414376  0.554819  0.497524
2  0.142878  0.314240  0.093132
3  0.337368  0.933441  0.949598

请注意，默认情况下， .drop() 不会就地运行；尽管名称不祥，但 df 受到此过程的伤害。如果要从 --- 永久删除 b df ，请执行 df.drop('b', inplace=True) 。

df.drop() also accepts a list of labels, eg df.drop(['a', 'b'], axis=1) will drop column a and b .

原文由 mike 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议