通过索引删除多个Pandas列

Question

我有一个大熊猫数据框（> 100列）。我需要删除各种列集，我希望有一种使用旧列的方法

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

我建立了一些选择，例如：

a = df.columns[3:23]
b = df.colums[-6:]

作为a并b代表我要删除的列集。

下列

list(df)[3:23]+list(df)[-6:]

产生正确的选择，但我不能用实现它drop：

df.drop(df.columns[list(df)[3:23]+list(df)[-6:]],axis=1)

ValueError：操作数不能与形状（20，）（6，）一起广播

我环顾四周，但找不到答案。

选择数据帧中的最后n列并排除最后n列

（以下与我收到的错误有关）：

python numpy ValueError：操作数不能与形状一起广播

感觉好像他们遇到了类似的问题，但是“切片”并不是分开的： 根据Pandas中的列名删除多个列

干杯

Answer 1

这将返回删除了列的数据框

df.drop(list(df)[2:5], axis=1)

Answer 2

您可以使用这个简单的解决方案：

cols = [3,7,10,12,14,16,18,20,22]
df.drop(df.columns[cols],axis=1,inplace=True)

结果 ：

    0   1   2   4   5   6   8   9    11  13      15     17      19       21
0   3   12  10  3   2   1   7   512  64  1024.0  -1.0   -1.0    -1.0    -1.0
1   5   12  10  3   2   1   7   16   2   32.0    32.0   1024.0  -1.0    -1.0
2   5   12  10  3   2   1   7   512  2   32.0    32.0   32.0    -1.0    -1.0
3   5   12  10  3   2   1   7   16   1   32.0    64.0   1024.0  -1.0    -1.0

正如您所看到的，具有给定索引的列已全部删除。

如果我们假设您有 A、B、C ...等，您可以用数组中的列名称替换 int 值，您可以像这样替换 int 值，cols例如：

cols = ['A','B','C','F']

Answer 3

您可以np.r_用来无缝组合多个范围/切片：

from string import ascii_uppercase

df = pd.DataFrame(columns=list(ascii_uppercase))

idx = np.r_[3:10, -5:0]

print(idx)

array([ 3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, -5, -4, -3, -2, -1])

然后，您可以使用idx索引您的列并提要到pd.DataFrame.drop：

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

print(df.columns)

Index(['A', 'B', 'C', 'K', 'L', 'M', 'N',
       'O','P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U'], dtype='object')