使用 Python Pandas 删除列和插入列名的最佳方法是什么？
What is the best way to both drop columns and insert column names using Python Pandas?
我有一个包含几十个列的 csv，这些列在默认情况下都是未命名的，其中大约一半需要删除。我已经弄清楚如何在导入时命名列。示例：
df = pandas.read_csv('ColumnNameTest.csv', names=['ID', 'Name', 'Flavor'])
我认为我想出了如何删除列：
df.drop('Flavor', axis='columns', inplace=True)
但是删除大约一打列并插入列名的最有效方法是什么？
我是否必须先命名所有列，然后才删除它们？
如果你想删除很多列并保留一些，你可以使用 iloc 来 select 列的子集：
df.iloc[:,[3,5,9,10]]
#then name all columns that left
df.columns=['col3','col5','col9','col10']
或保留一系列列：
df.iloc[:,3:9]
我有一个包含几十个列的 csv，这些列在默认情况下都是未命名的，其中大约一半需要删除。我已经弄清楚如何在导入时命名列。示例：
df = pandas.read_csv('ColumnNameTest.csv', names=['ID', 'Name', 'Flavor'])
我认为我想出了如何删除列：
df.drop('Flavor', axis='columns', inplace=True)
但是删除大约一打列并插入列名的最有效方法是什么？ 我是否必须先命名所有列，然后才删除它们？
如果你想删除很多列并保留一些，你可以使用 iloc 来 select 列的子集：
df.iloc[:,[3,5,9,10]]
#then name all columns that left
df.columns=['col3','col5','col9','col10']
或保留一系列列：
df.iloc[:,3:9]