按名称删除多个熊猫数据框中出现的列

Question

假设我有多个数据框，每个数据框都有相同的列名，尽管这些列的内容不一定相同。

我尝试遍历每个数据框的列并按名称删除列，但这不起作用。如果我在每个数据帧上单独尝试相同的方法，它会起作用

我有以下数据框：

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'user': ['John', 'Joe', 'Alice'], 
                   'income': [40000, 50000, 42000],
                   'Unnamed: 0': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'user': ['Luke', 'Paul', 'Jane'], 
                   'income': [40000, 50000, 42000],
                   'Unnamed: 0': [1, 2, 3]})

df3 = pd.DataFrame({'user': ['Sue', 'Haley', 'Erica'], 
                   'income': [40000, 50000, 42000],
                   'Unnamed: 0': [1, 2, 3]})

我试过了，没有成功：

dataframes = [df1, df2, df3]
for df in dataframes:
    for column in df.columns:
        if "Unnamed" in column:
            df = df.drop(column, axis = 1)

这并没有改变dataframes 中的任何项目。

但是，如果我说：

df3 = df3.drop("Unnamed: 0", axis = 1)

返回：

pd.DataFrame({'user': ['Sue', 'Haley', 'Erica'], 
                   'income': [40000, 50000, 42000]})

注意，这也适用于 df1 和 df2，而不仅仅是 df3。

任何人都可以帮助从列表中的所有数据框中删除不需要的列，而无需为每个数据框写一行吗？

Answer 1

试试这个：

for df in dataframes:
    for column in df.columns:
        if "Unnamed" in column:
            df.drop(column, axis = 1, inplace=True)

问题是您正在创建新的数据帧，并将它们分配给df，然后立即丢弃