Pandas 数据框删除列：drop() 方法详解

在使用 Pandas 处理数据时，经常需要对数据框进行操作，例如删除不需要的列。本例展示了如何使用 drop() 方法删除数据框中的指定列。

代码 original_df.drop(['Checking account', 'Saving accounts'], axis=1, inplace=True) 将从原始数据框 original_df 中删除两列：'Checking account' 和 'Saving accounts'，并直接修改原始数据框。

代码解读：

• original_df：表示原始数据框。
• drop()：Pandas 提供的用于删除数据框行或列的方法。
• ['Checking account', 'Saving accounts']：指定要删除的列名列表。
• axis=1：指定操作方向为列，axis=0 表示操作行。
• inplace=True：指定直接修改原始数据框，若为 False 则返回一个新的数据框。

总结：

drop() 方法是 Pandas 数据处理中常用的方法，可以用来删除数据框中的行或列。使用 inplace=True 参数可以节省内存空间，但需要注意这会直接修改原始数据框，如果需要保留原始数据框，请将 inplace 设置为 False。