假设有以下DataFrame：

d={'month': ['01/01/2020', '01/02/2020', '01/03/2020', '01/01/2020', '01/02/2020', '01/03/2020'],    'country': ['Japan', 'Japan', 'Japan', 'Poland', 'Poland', 'Poland'],    'level':['A01', 'A01', 'A01', 'A00','A00', 'A00'],   'job title':['Insights Manager', 'Insights Manager', 'Insights Manager', 'Sales Director', 'Sales Director', 'Sales Director'],   'number':[0, 0.001, 0, 0, 0, 0],   'age':[24, 22, 45, 38, 60, 32]}df=pd.DataFrame(d)

当尝试获取所有列的方差时，会得到以下结果：

import pandas as pddf.agg("var")

结果：

number    1.666667e-07age       2.025667e+02dtype: float64

想法是删除方差在某个范围内的列，比如，如果列的方差在0到0.0001之间，就删除该列（例如，删除number列，因为它的方差在这个范围内）。

当尝试这样做时：

df= df.loc[:, 0 < df.std() < .0001]

会出现以下错误：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

是否可以删除方差在容忍范围内的pandas DataFrame列？

回答：

另一种解决方案（使用.between + .drop(columns=...)）

var = df.agg("var", numeric_only=True)df = df.drop(columns=var[var.between(0, 0.0001)].index)print(df)

输出：

        month country level         job title  age0  01/01/2020   Japan   A01  Insights Manager   241  01/02/2020   Japan   A01  Insights Manager   222  01/03/2020   Japan   A01  Insights Manager   453  01/01/2020  Poland   A00    Sales Director   384  01/02/2020  Poland   A00    Sales Director   605  01/03/2020  Poland   A00    Sales Director   32