如何使用熊猫从数据框中删除多列（使用列名）？ [复制]

Question

我有一个数据框df，大约有 200 列。我想删除索引位置从 50 到 90 和 120 到 170 的列，其名称而不是索引位置。如何做到这一点。

我不能使用：

df.drop('column name', axis=1)

直接是因为要删除的列太多，我不能像上述情况那样真正键入每个列名。

我有兴趣知道如何从特定列名 column50 到另一个列名 column90 和 column120 到 column170 而不是使用 int 选择列

Answer 1

您可以像这样创建列列表：

idx = list(range(50,90)) + list(range(120,170))

df = df.drop(df.columns[idx], axis=1)

Answer 2

您可以使用np.r_ 来执行此操作：

import numpy
idx = np.r_[50:90, 120:170]

df.drop(df.columns[idx], axis=1, inplace=True)

来自np.r_ 文档：

将切片对象转换为沿第一个轴的连接。

在您的情况下，它连接您可以在 df.drop 命令中使用的不连续的数组切片。

Answer 3

df.drop(df.columns.to_series()["column_name_1":"column_name_2"], axis=1)

通过转换为系列，您实际上可以使用范围来删除。您只需要知道列名。