接續昨天學會了刪除列的方式，
今天要來講刪除欄位的用法，
直接來看範例吧。

範例

首先，先建立一個DataFrame結構的資料，
或是有匯入的資料轉成DataFrame結構也行。
這邊為了方便對照，先印出完整的資料來看。

studentsData = {
    'studentId': ['001', '002', '003'],
    'Name': ['A', 'B', 'C'],
    'Height': [175, 153, 164],
    'Weight': [80, 45, 75],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}
students = pd.DataFrame(studentsData)
print(students)

印出資料如下

  studentId Name  Height  Weight         City
0       001    A     175      80     New York
1       002    B     153      45  Los Angeles
2       003    C     164      75      Chicago

刪除欄

先來講講語法，
在資料後加上.drop(欄位名稱,axis=1)，
這裡要特別注意的是axis，
昨天有提到axis參數有0與1，
0代表了列(預設)，
1代表了欄，
今天要來講解axis=1的部分，
若是要刪除多欄資料，將欄位名稱用逗號,串接即可。
使用方式如下，

print(students.drop(["Height"], axis=1))

印出資料如下，
可看到欄位Height已被刪除。

  studentId Name  Weight         City
0       001    A      80     New York
1       002    B      45  Los Angeles
2       003    C      75      Chicago

今日結語

經過這兩天相信大家對於Pandas使用drop刪除都有基礎的解了，
最重要的是了解axis維度的意義，
在Pandas中axis維度也是個很重要的角色，
決定了不同維度的資料，
是個需要特別注意的參數。