pandas删除某一列的方法

⽅法⼀：直接del df['column-name']

删除sub_grade_列， 输⼊del df['sub_grade_x']

⽅法⼆：采⽤drop⽅法，有下⾯三种等价的表达式：1. df= df.drop('column_name', 1)

输⼊:df,drop('num',axix=1),不改变内存，及输⼊df的时候，它还是显⽰原数据

2. df.drop('column_name',axis=1, inplace=True)

输⼊:df.drop('num',axix=1，inplace=True),改变内存，及输⼊df的时候，它显⽰改变后的数据

3. df.drop([df.columns[[0,1, 3]]], axis=1,inplace=True) 输⼊：df.drop([df.columns[[0,1]]],axis=1,inpalce=True)

总结：凡是会对原数组作出修改并返回⼀个新数组的，往往都有⼀个 inplace可选参数。如果⼿动设定为True（默认为False），那么原数组直接就被替换。也就是说，采⽤inplace=True之后，原数组名（如2和3情况所⽰）对应的内存值直接改变；⽽采⽤inplace=False之后，原数组名对应的内存值并不改变，需要将新的结果赋给⼀个新的数组或者覆盖原数组的内存位置（如1情况所⽰）。 通过pandas删除列：

1.del df['columns'] #改变原始数据

2.df.drop('columns',axis=1)#删除不改表原始数据，可以通过重新赋值的⽅式赋值该数据3.df.drop('columns',axis=1,inplace='True') #改变原始数据