这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。

我会挑选一些题目，并且提供比原题库更多的解决方法以及更详尽的解析。

计划每天更新一期，希望各位小伙伴先自行思考，再查看答案。如果对你有帮助，记得转发推荐给你的好友！

上期文章：pandas每天一题-题目14：新增列的多种方式

后台回复"数据"，可以下载本题数据集

如下数据：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('chipotle.tsv',
                 sep='\t',
                 converters={'item_price': lambda x: float(x[1:-1])})

前面章节讲解过的知识点，本文不再讲解！

需求：各种删除列的方式

下面是答案了

方式1

这是 python 删除变量的操作，同样适用于 DataFrame 删除列：

del df['order_id']
df

也可以同时删除多列：

del df['order_id'],df['quantity']
df

点评：

这种方式最大的缺点是修改了原数据

方式2

为了克服方式1的缺点(修改原数据)，可以使用 drop 方法：

df.drop('order_id',axis=1)

• 方法直接返回删除列后的新表格(DataFrame)
• 参数 axis=1，表示删除列。axis=0，可以删除行

删除多列当然也是可以：

df.drop(['order_id','quantity'],axis=1)

点评：

3. 不会修改原数据，适合临时操作

方式3

在方式1中，如果我们希望提出 order_id 列，然后从表格中移除，我们需要这么做：

ids = df['order_id']
del df['order_id']

# …………后续对 ids 操作

注意，你不能写 del ids，此时会把变量 ids 给删除了

此时代码出现了 "order_id" 2次。

pandas 为此提供了一个方法直接完成2个操作：

ids = df.pop('order_id')

• pop 方法会提取指定列并返回，然后从 df 中移除这一列
• 这与方式1一样是会修改原数据

点评：

此方法没啥大作用，不推荐使用

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