Question

所以我需要删除同一Dataframe的几列，但我想一次全部完成

    df = pd.read_excel(archivo)
    df.drop(df.columns[5:24, 26:29, 32:33], axis=1, inplace=True)

这给我射出了错误“ 数组的索引太多”。我也尝试这样做：

    df = pd.read_excel(archivo)
    df.drop(df.columns[5:24], axis=1, inplace=True)
    df.drop(df.columns[26:29], axis=1, inplace=True)
    df.drop(df.columns[32:33], axis=1, inplace=True)
    df.drop(df.columns[35:38], axis=1, inplace=True)
    df.drop(df.columns[41:51], axis=1, inplace=True)

但是我没有正常工作

Answer 1

单线解决方案怎么样？

df = df[df.columns.difference(remove1).difference(remove2).difference(remove3).difference(remove4).difference(remove5)]

完整代码：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=range(1,100))
print(df)
remove1 = range(5,26)  
remove2 = range(26,30)  
remove3 = range(32,34)  
remove4 = range(35,39)  
remove5 = range(41,52)  

df = df[df.columns.difference(remove1).difference(remove2).difference(remove3).difference(remove4).difference(remove5)]
print(df)

输出：

Empty DataFrame
Columns: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
Index: []

[0 rows x 99 columns]
Empty DataFrame
Columns: [1, 2, 3, 4, 30, 31, 34, 39, 40, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
Index: []

演示： https://repl.it/repls/HonoredFirstMicrokernel

Answer 2

第二段代码应该可以工作，但是您需要在每行dropcolumns行之后更改列范围。列在DataFrame中的位置将更改。

在我看来，最好基于名称删除列，例如，如果您运行两次代码，则会再次将列放在这些位置。但是，如果使用列名，则会出现错误。

使用多个范围删除数据框的列

2 个答案: