在pandas中,可以使用drop
方法从可计数的稀疏数据帧中删除几列。drop
方法可以接受一个列表作为参数,列表中包含要删除的列名。
以下是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个稀疏数据帧
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [6, 7, 8, 9, 10],
'C': [11, 12, 13, 14, 15],
'D': [16, 17, 18, 19, 20]}
df = pd.DataFrame(data)
# 将某些列设置为稀疏数据类型
df[['A', 'C']] = df[['A', 'C']].astype(pd.SparseDtype(float, np.nan))
# 删除稀疏数据帧中的几列
df = df.drop(['A', 'C'], axis=1)
print(df)
输出结果为:
B D
0 6 16
1 7 17
2 8 18
3 9 19
4 10 20
在这个示例中,我们首先创建了一个包含四列的数据帧。然后,我们将列'A'和列'C'的数据类型设置为稀疏数据类型。最后,我们使用drop
方法删除了这两列,并将结果赋值给原始数据帧,得到了删除指定列后的新数据帧。
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