如何select除pandas中的一列以外的所有列？
我有一个像这样的数据框：
import pandas import numpy as np df = DataFrame(np.random.rand(4,4), columns = list('abcd')) df abcd 0 0.418762 0.042369 0.869203 0.972314 1 0.991058 0.510228 0.594784 0.534366 2 0.407472 0.259811 0.396664 0.894202 3 0.726168 0.139531 0.324932 0.906575 我怎样才能得到除column b之外的所有列？
当你没有MultiIndex时， df.columns只是一个列名的数组，所以你可以这样做：
df.loc[:, df.columns != 'b'] acd 0 0.561196 0.013768 0.772827 1 0.882641 0.615396 0.075381 2 0.368824 0.651378 0.397203 3 0.788730 0.568099 0.869127
不要使用ix 。 这是不赞成的 。 这样做的最可读和惯用的方法是df.drop() ：
>>> df abcd 0 0.175127 0.191051 0.382122 0.869242 1 0.414376 0.300502 0.554819 0.497524 2 0.142878 0.406830 0.314240 0.093132 3 0.337368 0.851783 0.933441 0.949598 >>> df.drop('b', axis=1) acd 0 0.175127 0.382122 0.869242 1 0.414376 0.554819 0.497524 2 0.142878 0.314240 0.093132 3 0.337368 0.933441 0.949598
请注意，默认情况下， .drop()不在.drop()操作; 尽pipe名字不祥， df也没有受到这个过程的伤害。 如果你想从df永久删除b ，则执行df.drop('b', inplace=True) 。
df.drop()也接受一个标签列表，例如df.drop(['a', 'b'], axis=1)将会删除列a和b 。
df[df.columns.difference(['b'])] Out: acd 0 0.427809 0.459807 0.333869 1 0.678031 0.668346 0.645951 2 0.996573 0.673730 0.314911 3 0.786942 0.719665 0.330833
这是另一种方式：
df[[i for i in list(df.columns) if i != '<your column>']]
你只要通过所有的列显示除了你不想要的。
