Question

我有以下数据框df

    col1        col2        col3
    a     b     a     b     a     b       
1   ...
2
3

并且无法弄清楚如何只丢弃一个单独的＆＃39;例如， df.col1.a

我可以df.col1.drop('a', axis=1)，但是像df.col1=df.col1.drop('a', axis=1)那样重新分配失败。

我理解的逻辑结构df.colums，但我该如何修改呢？

Answer 1

Drop是一种非常灵活的方法，有很多方法可以使用它：

In [11]: mi = pd.MultiIndex.from_product([['col1', 'col2', 'col3'], ['a', 'b']])

In [12]: df = pd.DataFrame(1, index=[0], columns=mi)

In [13]: df
Out[13]:
   col1     col2     col3
      a  b     a  b     a  b
0     1  1     1  1     1  1

使用元组删除单个列：

In [14]: df.drop(('col1', 'a'), axis=1)
Out[14]:
   col1  col2     col3
      b     a  b     a  b
0     1     1  1     1  1

或使用元组列表的列表：

In [15]: df.drop([('col1', 'a'), ('col2', 'b')], axis=1)
Out[15]:
   col1  col2  col3
      b     a     a  b
0     1     1     1  1

或跨越某个级别，例如所有a s：

In [16]: df.drop('a', level=1, axis=1)
Out[16]:
   col1  col2  col3
      b     b     b
0     1     1     1

在0.14中，您还可以传递要丢弃的正则表达式...

还有一种方法可以删除索引/列的整个级别：

In [21]: df.columns.droplevel(1)
Out[21]: Index([u'col1', u'col1', u'col2', u'col2', u'col3', u'col3'], dtype='object')

从MultiIndex中删除单个（子）列

1 个答案: