Spark Scala中无表头DataFrame如何不指定列名删除最后一列

当然有办法！不用手动指定列名也能轻松删掉无表头DataFrame的最后一列，给你几种实用的方案：

方法1：用iloc切片直接筛选列 #

这是最直观的方式，利用位置索引切片，直接保留除最后一列外的所有列：

df = df.iloc[:, :-1]

解释一下：:表示选中所有行，:-1表示选中从第一列到倒数第二列的所有列，自动排除最后一列，完全不需要关心列名是什么。

方法2：结合drop和列索引获取最后一列 #

如果你更习惯用drop方法，可以通过df.columns[-1]自动获取最后一列的标识（哪怕是无表头的默认数字索引），然后传入drop：

df = df.drop(df.columns[-1], axis=1)

这里axis=1指定我们要对列进行操作，避免和行操作混淆。如果想原地修改DataFrame（不需要重新赋值），可以加上inplace=True参数：

df.drop(df.columns[-1], axis=1, inplace=True)

举个实际例子 #

假设你有这样一个无表头的DataFrame：

import pandas as pd
data = [[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]]
df = pd.DataFrame(data)

用上面任意一种方法，都会得到去掉最后一列的结果：

这些方法都完全不需要手动输入列名，不管你的DataFrame列是默认数字索引还是其他无意义的标识，都能完美生效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sujeet Kumar Pandey