DataFrame.drop 适用于列表但不适用于元组答案

【问题标题】：DataFrame.drop works with lists but not tuplesDataFrame.drop 适用于列表但不适用于元组
【发布时间】：2019-08-06 05:53:26
【问题描述】：

我觉得当tuple 传递给DataFrame.drop() 时，它会引发错误，但当list 传递时它可以工作。

鉴于此数据框：

df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4),columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

以下作品：

df.drop(['A', 'B'], axis=1)

但以下不是：

df.drop(('A', 'B'), axis=1)

错误：

KeyError: "[('A', 'B')] not found in axis"

该错误使代码尝试执行的操作更加清晰，但对我来说仍然没有意义。我忽略了什么吗？

【问题讨论】：

正如documentation 所述，您可以将它传递给list like 对象。为什么要改为传递元组？在我看来，这里没有太多的直觉，只是 API 是如何设计的。
我在问之前阅读了文档。 'list-like' - 对我来说，一个元组就像列表一样。我知道它是不可变的，但这正是您想要使用“不可变列表”的地方。

标签： python python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

tuples 是不可变和可散列的对象，因此，您可能将tuples 作为数据框中的索引。然而，它们也是可迭代的，所以这是一个模棱两可的来源：当使用元组时，你是指一个可迭代的对象还是一个对象本身？由于它们是可散列的，pandas 将其解释为后者，并在您的情况下尝试查找以元组 ('A', 'B') 作为名称的列。

另一方面，lists 不可散列，因为它们是可变的，并且您不能将它们作为索引/列。因此，这里没有歧义：当你传递一个列表时，你总是指一个可迭代的。

【讨论】：

是的，我在问之前阅读了文档 - 我认为他们需要使用可变/不可变而不是“类似列表” - 元组就是类似列表。
@s5s 不完全...像对象这样的列表是可变的可迭代对象，元组是不可变的。这就是为什么 multiIndex 键在内部由元组表示。