如何用一行代码删除python中的多列？ [复制]答案

【问题标题】：How to delete many columns in python with one line of code? [duplicate]如何用一行代码删除python中的多列？ [复制]
【发布时间】：2019-08-24 00:04:29
【问题描述】：

我正在尝试删除数据框中的以下列：1,2,101:117,121:124,126。

到目前为止，我发现删除列的两种方法是：

df.drop(df.columns[2:6],axis=1)
df.drop(df.columns[[0,3,5]],axis=1)

如果我尝试

df.drop(df.columns[1,2,101:117,121:124],axis=1)

我收到“索引过多”错误

我也试过了

a=df.drop(df.columns[[1,2]],axis=1)
b=a.drop(a.columns[99:115],axis=1)
c=b.drop(b.columns[102:105],axis=1)
d=c.drop(c.columns[103],axis=1)

但这并没有因为某种原因删除我想要的列。

【问题讨论】：

这可能会有所帮助 - stackoverflow.com/questions/28538536/…
也许尝试以相反的顺序删除列？如果删除第 1 列和第 2 列，第 99 列将变为第 97 列。
在stackoverflow.com/a/14519521/5350621 中解释了如何将单个索引和范围组合到一个列表中。在你的情况下 index = [1,2] + list(range(101, 117)) + ... 然后是 df.drop(df.columns[index],axis=1)。

标签： python python-3.x pandas

【解决方案1】：

请试试这个：

import numpy as np
import pandas as pd
input_df.drop(input_df.columns[[np.r_[0,2:4]]],axis=1, inplace = True)

【讨论】：

【解决方案2】：

使用np.r_ 进行切片：

import numpy as np

df.drop(columns=df.columns[np.r_[1, 2, 101:117, 121:124, 126]])

import pandas pd
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10, (2, 130)))
df.drop(columns=df.columns[np.r_[1, 2, 101:117, 121:124, 126]])
#     0    3    4    5    6 ... 120 124 125  127
#0    6    1    3    7    2 ...   8   7   2    6
#1    1    9    2    5    3 ...   7   3   9    4

【讨论】：

【解决方案3】：

这应该可行：

df.drop(df.columns[[indexes_of_columns_you_want_to_delete]],axis=1, 就地=真）

【讨论】：

这是你将如何格式化它：``` dfcomm.drop(dfcomm.columns[[1,2,101:117,121:124,126]], axis=1, inplace=True) ``` 因为我收到无效的语法错误
这不适用于 OP 的索引。