小编给大家分享一下如何在python删掉数据表指定列的数据，希望大家阅读完这篇文章后大所收获，下面让我们一起去探讨吧！

1、使用del函数删除指定列

python 中针对DataFrame格式的数据,删除列最简单的方法是使用del 函数,简单粗暴效果好,如

importpandasaspddf=pd.DataFrame(columns=list('AB'),data=[[1,2,3],[4,5,6]])print(df)结果如下:ABC01231456#删除B列deldf['B']print(df)结果如下:AC01314`6

DataFrame是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以看作是由Series组成的字典，不过这些Series公用一个索引。

2、使用DataFrame.drop函数删除指定列

用法：DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)

参数说明：

labels 就是要删除的行列的名字，用列表给定

axis 默认为0，指删除行，因此删除columns时要指定axis=1；

index 直接指定要删除的行

columns 直接指定要删除的列

inplace=False，默认该删除操作不改变原数据，而是返回一个执行删除操作后的新dataframe；

inplace=True，则会直接在原数据上进行删除操作，删除后无法返回。

删除行列有两种方式：

1）labels=None,axis=0 的组合

2）index或columns直接指定要删除的行或列

>>>df=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),columns=['A','B','C','D'])>>>dfABCD00123145672891011#Dropcolumns,两种方法等价>>>df.drop(['B','C'],axis=1)AD0031472811>>>df.drop(columns=['B','C'])AD0031472811#第一种方法下删除column一定要指定axis=1,否则会报错>>>df.drop(['B','C'])ValueError:labels['B''C']notcontainedinaxis#Droprows>>>df.drop([0,1])ABCD2891011>>>df.drop(index=[0,1])ABCD2891011

看完了这篇文章，相信你对如何在python删掉数据表指定列的数据有了一定的了解，想了解更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道，感谢各位的阅读！