Как удалить столбец в dataframe python
Перейти к содержимому

Как удалить столбец в dataframe python

  • автор:

Как удалить столбцы в Pandas (4 примера)

Вы можете использовать функцию drop() , чтобы удалить один или несколько столбцов из кадра данных pandas:

#drop one column by name df.drop('column_name', axis= 1 , inplace= True ) #drop multiple columns by name df.drop(['column_name1', 'column_name2'], axis= 1 , inplace= True ) #drop one column by index df.drop (df.columns [[0]], axis= 1 , inplace= True ) #drop multiple columns by index df.drop (df.columns[[0,2,5]], axis= 1 , inplace= True ) 

Обратите внимание на следующее:

  • Аргумент оси указывает, следует ли удалить строки (0) или столбцы (1).
  • Аргумент inplace указывает, что столбцы должны быть удалены без переназначения DataFrame.

В следующих примерах показано, как использовать эту функцию на практике со следующими пандами DataFrame:

import pandas as pd #create DataFrame df = pd.DataFrame() #view DataFrame df A B C 0 25 5 11 1 12 7 8 2 15 7 10 3 14 9 6 4 19 12 6 5 23 9 5 6 25 9 9 7 29 4 12 

Пример 1. Удаление одного столбца по имени

В следующем коде показано, как удалить один столбец из DataFrame по имени:

#drop column named 'B' from DataFrame df.drop('B', axis= 1 , inplace= True ) #view DataFrame df A C 0 25 11 1 12 8 2 15 10 3 14 6 4 19 6 5 23 5 6 25 9 7 29 12 

Пример 2. Удаление нескольких столбцов по имени

В следующем коде показано, как удалить несколько столбцов по имени:

#drop columns 'A' and 'C' from DataFrame df.drop(['A', 'C'], axis= 1 , inplace= True ) #view DataFrame df B 0 5 1 7 2 7 3 9 4 12 5 9 6 9 7 4 

Пример 3. Удаление одного столбца по индексу

В следующем коде показано, как удалить один столбец по индексу:

#drop first column from DataFrame df.drop (df.columns [[0]], axis= 1 , inplace= True ) #view DataFrame df B C 0 5 11 1 7 8 2 7 10 3 9 6 4 12 6 5 9 5 6 9 9 7 4 12 

Пример 4. Удаление нескольких столбцов по индексу

В следующем коде показано, как удалить несколько столбцов по индексу:

#drop multiple columns from DataFrame df.drop (df.columns [[0, 1]], axis= 1 , inplace= True ) #view DataFrame df C 0 11 1 8 2 10 3 6 4 6 5 5 6 9 7 12 

Как удалить столбцы в pandas dataframe: простой способ

Чтобы удалить столбцы в Pandas DataFrame, вы можете использовать метод drop с параметром axis=1 . Вот пример:

import pandas as pd # Создание DataFrame df = pd.DataFrame() # Удаление столбцов df = df.drop(['A', 'C'], axis=1)

В этом примере столбцы ‘A’ и ‘C’ будут удалены из DataFrame. Убедитесь, что указали правильные имена столбцов в списке метода drop .

Детальный ответ

Как удалить столбцы в объекте DataFrame библиотеки Pandas

В библиотеке Pandas, которая широко используется для работы с данными, существует несколько способов удаления столбцов в объекте DataFrame. В этой статье мы рассмотрим несколько методов и предоставим примеры кода для удаления столбцов.

Метод 1: Использование функции drop()

Функция drop() является одним из наиболее распространенных способов удаления столбцов в объекте DataFrame. Она позволяет удалить один или несколько столбцов по их именам или индексам. Вот пример использования:

 import pandas as pd # Создание DataFrame data = df = pd.DataFrame(data) # Удаление столбца 'Age' df.drop('Age', axis=1, inplace=True) print(df) 

В данном примере мы создаем DataFrame с тремя столбцами: ‘Name’, ‘Age’ и ‘Gender’. Затем мы используем функцию drop() с параметром axis=1 для указания, что мы хотим удалить столбец. Результатом будет DataFrame без столбца ‘Age’.

Метод 2: Использование оператора del

Вы также можете удалить столбец, используя оператор del . Этот метод менее гибкий по сравнению с функцией drop() , поскольку он позволяет удалить только один столбец за раз. Вот пример использования:

 import pandas as pd # Создание DataFrame data = df = pd.DataFrame(data) # Удаление столбца 'Age' del df['Age'] print(df) 

В этом примере мы используем оператор del для удаления столбца ‘Age’. Результатом будет DataFrame без этого столбца.

Метод 3: Использование оператора drop()

Если вам нужно удалить столбец без изменения исходного DataFrame, вы можете использовать оператор drop() с параметром axis=1 . Вот пример:

 import pandas as pd # Создание DataFrame data = df = pd.DataFrame(data) # Удаление столбца 'Age' без изменения исходного DataFrame new_df = df.drop('Age', axis=1) print(new_df) 

В этом примере мы используем функцию drop() для создания нового DataFrame new_df без столбца ‘Age’. Исходный DataFrame df остается неизменным.

Метод 4: Использование индексации столбцов

Если вы знаете позицию столбца в DataFrame, вы можете использовать индексацию для его удаления. Вот пример:

 import pandas as pd # Создание DataFrame data = df = pd.DataFrame(data) # Удаление столбца с индексом 1 df.drop(df.columns[1], axis=1, inplace=True) print(df) 

В этом примере мы используем индексацию столбцов df.columns[1] для удаления столбца с индексом 1 (в данном случае столбец ‘Age’). Результатом будет DataFrame без этого столбца.

Заключение

Вышеуказанные методы позволяют удалить столбцы в объекте DataFrame библиотеки Pandas. Вы можете выбрать подходящий метод в зависимости от ваших потребностей и предпочтений. Не забудьте сохранить изменения, если это необходимо, и проверить результаты для убедительности.

���� Как удалить столбец в dataframe pandas: подробное руководство

Чтобы удалить столбец в DataFrame с использованием библиотеки Pandas, вы можете воспользоваться методом drop. Вот пример кода:

import pandas as pd # Создание DataFrame data = df = pd.DataFrame(data) # Удаление столбца df.drop('Возраст', axis=1, inplace=True) # Вывод обновленного DataFrame df

Детальный ответ

Чтобы удалить столбец в DataFrame Pandas, вам потребуется использовать метод drop() . Этот метод позволяет удалять столбцы по их именам или индексам. Вот примеры использования метода drop() :

 import pandas as pd # Создаем DataFrame для примера data = df = pd.DataFrame(data) # Удаляем столбец по имени df = df.drop('Город', axis=1) # Удаляем столбец по индексу df = df.drop(df.columns[1], axis=1) # Выводим результат print(df) 

В первом примере мы удаляем столбец ‘Город’ из DataFrame путем указания его имени и использования параметра axis=1 , который указывает, что удаление должно быть выполнено по столбцу. Во втором примере мы использовали метод columns для доступа к столбцам DataFrame и указали индекс столбца, который мы хотим удалить. Обратите внимание, что метод drop() не изменяет исходный DataFrame, а возвращает новый DataFrame, в котором указанный столбец удален. Если вы хотите изменить исходный DataFrame, присвойте результат удаления обратно переменной df . Вернувшись к нашему примеру, после удаления столбца ‘Город’ с помощью df = df.drop(‘Город’, axis=1) или столбца по индексу с помощью df = df.drop(df.columns[1], axis=1) , можно увидеть результат в переменной df после этой операции. Изучение метода drop() дает вам возможность безопасно удалять не нужные столбцы из DataFrame Pandas и продолжать работать с обновленными данными. Именно так вы можете удалить столбец в DataFrame Pandas. Я надеюсь, что информация была полезной. Если у вас возникнут дополнительные вопросы, не стесняйтесь спрашивать.

Как удалить столбец в DataFrame Pandas

Метод Pandas DataFrame drop() позволяет нам удалять столбцы и строки из объекта DataFrame.

Что такое функция DataFrame drop() в Pandas?

Чтобы удалить столбец в DataFrame, используйте метод drop() Pandas DataFrame. Метод df.Drop() удаляет указанные метки из строк или столбцов. Он удаляет строки или столбцы, указывая имена меток и соответствующие оси или напрямую указывая имена индексов или столбцов.

При использовании мультииндекса метки на разных уровнях можно удалить, указав уровень.

Синтаксис

DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

Параметры

  • labels: одна метка или список.

Метки индекса или столбца, которые необходимо удалить.

Удалять ли метки из индекса(0 или « index ») или столбцов(1 или « columns »).

  • index: одна метка или список.

Альтернатива определению оси( labels, axis=0 эквивалентна index=labels ).

  • columns: одна метка или список.

Альтернатива указанию оси( labels, axis=1 эквивалентна columns=labels ).

  • level: int или имя уровня, необязательно.

Для MultiIndex уровень, с которого будут удалены метки.

  • inplace: bool, по умолчанию False.

Если False, верните копию. В противном случае выполните операцию на месте и верните None.

Если «ignore», ошибка подавляется, и удаляются только существующие метки.

Возвращаемое значение

Функция drop() возвращает DataFrame без удаленных меток индекса или столбца.

Метод drop() может вызвать KeyError, если какая-либо из меток не найдена на выбранной оси.

Как удалить столбец в DataFrame

Удалить один или несколько столбцов из DataFrame можно несколькими способами.

  1. Чтобы удалить столбцы в DataFrame, используйте метод df.drop().
  2. Удаление столбцов из DataFrame с помощью методов iloc[] и drop().
  3. Удалите столбцы из DataFrame, используя методы loc[] и drop().

Удаление столбцов с помощью df.drop()

Чтобы создать DataFrame из словаря, используйте функцию pd.DataFrame.from_dict().

import pandas as pd data = df = pd.DataFrame.from_dict(data) print(df)
Show Streaming Season Main Actor 0 Stranger Things Netflix 3 Millie 1 The X-Files Fx 12 Gillian 2 Mandalorian Disney Plus 1 Padro 3 The Boys Amazon Prime 2 Karl Urban

Вы можете видеть, что DataFrame создается с четырьмя строками и четырьмя столбцами.

Чтобы удалить один столбец из DataFrame, используйте метод drop() и передайте только один столбец в списке столбцов, как показано ниже.

# app.py import pandas as pd data = df = pd.DataFrame.from_dict(data) df.drop(columns=['Season'], inplace=True) print(df)
python3 app.py Show Streaming Main Actor 0 Stranger Things Netflix Millie 1 The X-Files Fx Gillian 2 Mandalorian Disney Plus Padro 3 The Boys Amazon Prime Karl Urban

Вы можете видеть, что мы пытались удалить столбец «Season», и он действительно удаляет столбец.

Удаление нескольких столбцов из DataFrame

Чтобы удалить несколько столбцов из DataFrame, передайте список столбцов, которые необходимо удалить, при использовании функции drop().

# app.py import pandas as pd data = df = pd.DataFrame.from_dict(data) df.drop(columns=['Season', 'Streaming'], inplace=True) print(df)
python3 app.py Show Main Actor 0 Stranger Things Millie 1 The X-Files Gillian 2 Mandalorian Padro 3 The Boys Karl Urban

Вы можете видеть, что мы передали список таких столбцов, как Season и Streaming, и в выводе они были удалены из DataFrame.

Удаление на основе индекса

Чтобы удалить столбцы как основу индекса, используйте функцию df.columns().

# app.py import pandas as pd data = df = pd.DataFrame.from_dict(data) df.drop(df.columns[[1, 2]], axis=1, inplace=True) print(df)

В этом примере мы хотим удалить столбцы с индексами 1 и 2, т. е. Streaming и Season. Итак, мы удаляем столбцы, используя индекс столбца, используя свойство df.columns[] и передаем индексы столбца в список.

Использование iloc[ ] и drop()

Чтобы удалить все столбцы между определенными столбцами, используйте методы iloc[ ] и drop().

# app.py import pandas as pd data = df = pd.DataFrame.from_dict(data) df.drop(df.iloc[:, 1:3], inplace=True, axis=1) print(df)
python3 app.py Show Main Actor 0 Stranger Things Millie 1 The X-Files Gillian 2 Mandalorian Padro 3 The Boys Karl Urban

Pandas.DataFrame.iloc — это уникальное встроенное свойство, которое возвращает индексирование на основе целочисленного местоположения для выбора по положению. Мы используем эту функцию, чтобы получить индекс столбца, а затем передать его методу drop() и удалить столбцы на основе индексов.

С помощью loc[] и drop()

Pandas DataFrame loc[] используется для доступа к группе строк и столбцов по меткам или логическому массиву. См. следующий код.

# app.py import pandas as pd data = df = pd.DataFrame.from_dict(data) df.drop(df.loc[:, 'Streaming':'Season'].columns, axis=1, inplace=True) print(df)
python3 app.py Show Main Actor 0 Stranger Things Millie 1 The X-Files Gillian 2 Mandalorian Padro 3 The Boys Karl Urban

В этом примере мы используем метод loc[] для группировки столбцов и удаления этих столбцов из DataFrame с помощью метода df.drop().

Разница между loc() и iloc() заключается в том, что iloc() исключает последний элемент диапазона столбца.

Подавление ошибок при удалении столбцов и строк

Если DataFrame не содержит заданных меток, возникает KeyError.

# app.py import pandas as pd data = df = pd.DataFrame.from_dict(data) df.drop(columns=['ABC']) print(df)
python3 app.py Traceback(most recent call last): KeyError: "['ABC'] not found in axis"

Мы можем подавить эту ошибку, указав error=’ignore’ в вызове функции drop().

# app.py import pandas as pd data = df = pd.DataFrame.from_dict(data) df.drop(columns=['ABC'], errors='ignore') print(df)
python3 app.py Show Streaming Season Main Actor 0 Stranger Things Netflix 3 Millie 1 The X-Files Fx 12 Gillian 2 Mandalorian Disney Plus 1 Padro 3 The Boys Amazon Prime 2 Karl Urban

Заключение

Pandas Drop Column - Как удалить столбец DataFrame

Pandas DataFrame drop() — полезный метод для удаления ненужных столбцов и строк. Мы увидели, как использовать iloc[] и loc[] с методом drop().

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *