Какие существуют способы динамического удаления столбцов по условию в Pandas?

Несколько способов динамического удаления столбцов по условию в Pandas:

• Условное удаление с помощью метода dropna(). 1 Например, с его помощью можно удалить столбцы, в которых пропущено более 50% значений. 1
• Использование метода drop() с параметром axis=0. 5 В качестве условия нужно передать булевую маску или индекс, указывающий столбцы, которые нужно удалить. 5 Например, чтобы удалить столбцы, где значение столбца column_name равно определённому значению value, можно написать: df = df.drop(df[df['column_name'] == value].index). 5
• Применение метода iloc[]. 1 Он позволяет удалять столбцы на основе диапазона их позиционных индексов. 1 Этот метод особенно полезен при работе с большими наборами данных. 1
• Использование метода loc[]. 1 Его можно применять вместе с методом drop(), когда имена столбцов упорядочены и нужно удалить все столбцы между двумя метками. 1