如何围绕包含在访问数据帧时忽略的额外列的pandas数据帧构建类

在构建类时，可以使用pandas数据帧的drop()方法来忽略额外的列。drop()方法可以接受一个列名的列表作为参数，从数据帧中删除指定的列。

以下是一个示例代码，展示如何围绕包含在访问数据帧时忽略的额外列的pandas数据帧构建类：

import pandas as pd

class CustomDataFrame:
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def drop_extra_columns(self, columns_to_ignore):
        self.data = self.data.drop(columns_to_ignore, axis=1)

    def get_data(self):
        return self.data

# 示例用法
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

custom_df = CustomDataFrame(df)
custom_df.drop_extra_columns(['C'])

print(custom_df.get_data())

输出结果为：

在上述示例中，我们定义了一个名为CustomDataFrame的类，它接受一个pandas数据帧作为参数，并提供了drop_extra_columns()方法来忽略指定的列。在示例中，我们创建了一个包含'A'、'B'和'C'三列的数据帧，然后使用drop_extra_columns()方法忽略了'C'列。最后，我们通过get_data()方法获取处理后的数据帧。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行更复杂的操作。关于pandas数据帧的更多信息和操作，请参考pandas官方文档。