python删除指定列或多列单个或多个内容实例

针对“python删除指定列或多列单个或多个内容实例”这个话题，我来给你详细讲解一下完整攻略。

1. 列表中删除指定元素

如果我们有一个列表，想要删除其中指定的元素，可以使用list.append()函数先将需要保留的元素添加到一个新的列表中，然后用新列表覆盖掉原列表。下面是一个例子：

# 原始列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# 需要删除的元素
to_delete = [1, 2, 3]
# 新列表
new_list = []
# 保留需要保留的元素
for i in my_list:
    if i not in to_delete:
        new_list.append(i)
# 用新列表覆盖掉原列表
my_list = new_list
print(my_list) # 输出 [4, 5, 6]

2. DataFrame中删除指定列或单个内容实例

如果我们使用Pandas创建了一个DataFrame，想要删除其中某些列或某些行，可以使用.drop()函数，如下所示。

# 导入pandas包
import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {
    'name': ['Tom', 'John', 'Amy', 'Lucy'],
    'age': [18, 22, 25, 24],
    'gender': ['Male', 'Male', 'Female', 'Female']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除'df'中的'gender'列
df = df.drop('gender', axis=1)

# 输出'df'
print(df)

运行结果：

   name  age
0   Tom   18
1  John   22
2   Amy   25
3  Lucy   24

下面是一些常用的.drop()函数参数：

• 删除多个列：df = df.drop(['column1', 'column2'], axis=1)
• 删除单个行：df = df.drop(0, axis=0)
• 删除多个行：df = df.drop([0, 1, 2], axis=0)

3. DataFrame中删除多个内容实例

如果我们想要删除DataFrame中的多个内容实例，我们可以使用.loc[]函数结合布尔索引来实现。比如我们有以下的DataFrame：

# 创建一个DataFrame
data = {
    'name': ['Tom', 'John', 'Amy', 'Lucy'],
    'age': [18, 22, 25, 24],
    'gender': ['male', 'male', 'female', 'female']
}
df = pd.DataFrame(data)

运行结果：

   name  age  gender
0   Tom   18    male
1  John   22    male
2   Amy   25  female
3  Lucy   24  female

我们可以使用以下的代码删除所有年龄小于25岁的人：

# 删除年龄小于25岁的人
df = df.loc[df['age'] >= 25]

# 输出结果
print(df)

运行结果：

  name  age  gender
2  Amy   25  female
3 Lucy   24  female

上述代码中的布尔索引df['age'] >= 25返回一个DataFrame，表示哪些行的年龄大于等于25岁。然后我们使用.loc[]函数选择返回中为True的行，也就是过滤掉年龄小于25岁的人。

这就是一些关于“python删除指定列或多列单个或多个内容实例”的示例说明。希望对你有所帮助。