Как из Pandas Dataframe удалить столбец?

При работе с данными в Pandas, часто можно столкнуться с ситуацией, когда часть столбцов в Dataframe не содержат нужной нам информации и их требуется удалить, в этой статье мы рассмотрим несколько способов, как это можно сделать.

Сначала подготовим небольшой Dataframe, на основании которого будет делать все манипуляции.

import pandas as pd
city_data = {
    'Город':['Москва', 'Казань', 'Владивосток', 'Санкт-Петербург', 'Калининград'],
    'Дата основания':['1147', '1005', '1860', '1703', '1255'],
    'Площадь':['2511', '516', '331', '1439', '223'],
    'Население':['11,9', '1,2', '0,6', '4,9', '0,4'],
    'Погода':['8', '8', '17', '9', '12'] }
city_df = pd.DataFrame(city_data)
city_df

Основным методом, который нам предлагает Pandas для удаления столбцов, является метод drop.
Синтаксис у метода согласно документации следующий:

drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise'), где:

labels – номера или названия столбцов для удаления
axis – значение 0, если вы хотите удалить строки, либо 1, если планируете удалять столбцы
index – определяет, какие строки надо удалить
columns – определяет, какие столбцы надо удалить
inplace – изменяет оригинальный Dataframe, если параметр равен True
errors – игнорируются ошибки, если параметр задан как ignore

Способ 1. Удаление столбца по его имени в Pandas

Укажите в методе drop название того столбца, что вы хотите удалить, а параметр axis сделайте равным 1:

city_df.drop(columns = ['Население'],axis = 1)

Также мы можем удалить несколько столбцов по названию, для этого перечислите их через запятую внутри квадратных скобок:

city_df.drop(columns = ['Население', 'Погода'], axis = 1)

Обратите внимание, что синтаксис выше не изменяет исходный Dataframe, если вы хотите это сделать, то добавьте параметр inplace=True

city_df.drop(columns = ['Население'],axis = 1, inplace=True)

Способ 2. Удаление столбца по его порядковому номеру в Pandas

Мы можем удалить столбец, указывая не его имя, а его порядковый номер. Обратите внимание, что нумерация столбцов идет в Pandas с 0. К примеру мы хотим убрать столбец «Площадь», его порядковый номер – 2