Xóa nhiều cột dựa trên tên cột trong Pandas

Tôi có một số dữ liệu và khi nhập dữ liệu đó, tôi nhận được các cột không cần thiết sau. Tôi đang tìm một cách dễ dàng để xóa tất cả

   'Unnamed: 24', 'Unnamed: 25', 'Unnamed: 26', 'Unnamed: 27',
   'Unnamed: 28', 'Unnamed: 29', 'Unnamed: 30', 'Unnamed: 31',
   'Unnamed: 32', 'Unnamed: 33', 'Unnamed: 34', 'Unnamed: 35',
   'Unnamed: 36', 'Unnamed: 37', 'Unnamed: 38', 'Unnamed: 39',
   'Unnamed: 40', 'Unnamed: 41', 'Unnamed: 42', 'Unnamed: 43',
   'Unnamed: 44', 'Unnamed: 45', 'Unnamed: 46', 'Unnamed: 47',
   'Unnamed: 48', 'Unnamed: 49', 'Unnamed: 50', 'Unnamed: 51',
   'Unnamed: 52', 'Unnamed: 53', 'Unnamed: 54', 'Unnamed: 55',
   'Unnamed: 56', 'Unnamed: 57', 'Unnamed: 58', 'Unnamed: 59',
   'Unnamed: 60'

Chúng được lập chỉ mục bằng cách lập chỉ mục 0, vì vậy tôi đã thử một cái gì đó như

    df.drop(df.columns[[22, 23, 24, 25, 
    26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 ,55]], axis=1, inplace=True)

Nhưng điều này không hiệu quả lắm. Tôi đã thử viết một số vòng lặp for nhưng điều này khiến tôi coi là hành vi xấu của Gấu trúc. Do đó tôi đặt câu hỏi ở đây.

Tôi đã thấy một số ví dụ tương tự ( Thả nhiều cột gấu trúc ) nhưng điều này không trả lời câu hỏi của tôi.

Tôi không biết ý của bạn là không hiệu quả nhưng nếu bạn muốn nói về cách gõ thì có thể dễ dàng hơn chỉ cần chọn cols quan tâm và gán lại cho df:

df = df[cols_of_interest]

Trong trường hợp cols_of_interestlà một danh sách các cột mà bạn quan tâm.

Hoặc bạn có thể cắt các cột và chuyển nó đến drop:

df.drop(df.ix[:,'Unnamed: 24':'Unnamed: 60'].head(0).columns, axis=1)

Lời kêu gọi headchỉ chọn 0 hàng vì chúng tôi chỉ quan tâm đến tên cột hơn là dữ liệu

cập nhật

Một phương pháp khác: Sẽ đơn giản hơn nếu sử dụng mặt nạ boolean từ str.containsvà đảo ngược nó để che các cột:

In [2]:
df = pd.DataFrame(columns=['a','Unnamed: 1', 'Unnamed: 1','foo'])
df

Out[2]:
Empty DataFrame
Columns: [a, Unnamed: 1, Unnamed: 1, foo]
Index: []

In [4]:
~df.columns.str.contains('Unnamed:')

Out[4]:
array([ True, False, False,  True], dtype=bool)

In [5]:
df[df.columns[~df.columns.str.contains('Unnamed:')]]

Out[5]:
Empty DataFrame
Columns: [a, foo]
Index: []

Cho đến nay, cách tiếp cận đơn giản nhất là:

yourdf.drop(['columnheading1', 'columnheading2'], axis=1, inplace=True)

Yêu thích cá nhân của tôi và dễ hơn những câu trả lời tôi đã thấy ở đây (cho nhiều cột):

df.drop(df.columns[22:56], axis=1, inplace=True)

Hoặc tạo danh sách cho nhiều cột.

col = list(df.columns)[22:56]
df.drop(col, axis=1, inplace=1)

Đây có lẽ là một cách tốt để làm những gì bạn muốn. Nó sẽ xóa tất cả các cột có chứa 'Không tên' trong tiêu đề của chúng.

for col in df.columns:
    if 'Unnamed' in col:
        del df[col]

Bạn có thể làm điều này trong một dòng và một lần:

df.drop([col for col in df.columns if "Unnamed" in col], axis=1, inplace=True)

Điều này liên quan đến việc di chuyển / sao chép đối tượng ít hơn so với các giải pháp ở trên.

Không chắc liệu giải pháp này đã được đề cập ở đâu chưa nhưng có một cách để làm là pandas.Index.difference.

>>> df = pd.DataFrame(columns=['A','B','C','D'])
>>> df
Empty DataFrame
Columns: [A, B, C, D]
Index: []
>>> to_remove = ['A','C']
>>> df = df[df.columns.difference(to_remove)]
>>> df
Empty DataFrame
Columns: [B, D]
Index: []

Bạn chỉ có thể chuyển tên cột dưới dạng danh sách với việc chỉ định trục là 0 hoặc 1

• axis = 1: Dọc theo hàng
• axis = 0: Dọc theo các cột

• Theo mặc định trục = 0

  data.drop(["Colname1","Colname2","Colname3","Colname4"],axis=1)

Đơn giản và dễ dàng. Xóa tất cả các cột sau ngày 22.

df.drop(columns=df.columns[22:]) # love it

Những điều dưới đây phù hợp với tôi:

for col in df:
    if 'Unnamed' in col:
        #del df[col]
        print col
        try:
            df.drop(col, axis=1, inplace=True)
        except Exception:
            pass

df = df[[col for col in df.columns if not ('Unnamed' in col)]]