关于pandas：Python使用drop（）方法？

Python using drop() method?

假设我有一个数据框架，有以下列：TAG、ALIAS、COMMENT、TYPE。

是否有一种方法可以在不必键入以下行的情况下删除所有不是COMMENT的列？

1	df.drop(["TAG","ALIAS","TYPE"], 1)

是否有一种方法可以在其中的某个地方键入if语句，并删除任何非列调用的内容，例如COMMENT？

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我改变主意想增加一个答案。这是令人讨厌的，因为A-Za-Z和Ayhan所说的更有意义…

…但是，这并不能阻止我发布这个

1	df.drop(df.columns.difference(['COMMENT']), 1)

如果您知道您只需要列注释，只为

1	df = df['COMMENT']

如果要查找以comment开头的各种列，例如comment1、comment2等，则可以使用filter

1	df = df.filter(like = 'COMMENT')

号

正如@pirsquared建议的那样，选择列的另一种方法是

1	df = df[['COMMENT']]

如果要选择多个列，则特别需要这样做。

1	df = df[['COMMENT', 'COMMENT1']]

。