如何更新 pandas DataFrame.drop() 以应对未来警告 - DataFrame.drop 的所有参数（参数“labels”除外）将仅是关键字

Question

下面的代码：

df = df.drop('market', 1)

生成警告：

FutureWarning：在 pandas 的未来版本中，除了参数“labels”之外，DataFrame.drop 的所有参数都将仅是关键字

market是我们要删除的列，我们将其1作为轴的第二个参数传递（0 表示索引，1 表示列，因此我们传递 1）。

现在我们如何更改这行代码，以便在以后的 pandas / 版本中不再出现问题来解决现在的警告消息？

Answer 1

从文档来看，pandas.DataFrame.drop有以下参数：

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参数

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• labels：要删除的单个标签或类似列表的索引或列标签。

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• axis : {0 或 \xe2\x80\x98index\xe2\x80\x99, 1 或 \xe2\x80\x98columns\xe2\x80\x99}, 默认 0 是否从索引中删除标签（0 或 \xe2\x80 \x98index\xe2\x80\x99) 或列（1 或 \xe2\x80\x98columns\xe2\x80\x99）。

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• 指数：单个标签或类似列表指定轴的替代方案（标签，axis=0 相当于index=labels）。

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• 列：单个标签或类似列表的替代指定轴（标签，axis=1 相当于columns=labels）。

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• 等级 : int 或级别名称，可选 对于 MultiIndex，将删除标签的级别。

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• 到位：bool，默认 False 如果为 False，则返回副本。否则，就地操作并返回 None。

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• 错误：{\xe2\x80\x98ignore\xe2\x80\x99，\xe2\x80\x98raise\xe2\x80\x99}，默认\xe2\x80\x98raise\xe2\x80\x99 如果\xe2\x80\x98ignore \xe2\x80\x99，抑制错误并仅删除现有标签。

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不断前行，唯有labels（第一个参数）可以是位置的。

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因此，对于这个例子，drop代码应该如下：

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df = df.drop(\'market\', axis=1)\n

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或者（更清晰地）与columns：

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df = df.drop(columns=\'market\')\n

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Answer 2

出现此警告的原因是，在未来的版本中，pandas 可能*args会将**kwargs.

所以这意味着axis需要指定，所以尝试：

df.drop('market', axis=1)

正如文档中提到的：

**kwargs 允许您将带关键字的可变长度参数传递给函数。如果你想在函数中处理命名参数，你应该使用 **kwargs。

另外，最近有了新版本（从 0.21.0 开始），您可以只指定columns或index像这样：

df.drop(columns='market')

在这里查看更多内容。