Laten we bespreken hoe u een of meerdere kolommen in Pandas Dataframe kunt verwijderen. Om een kolom te verwijderen uit a Panda's DataFrame of Het verwijderen van één of meerdere kolommen in een Pandas Dataframe kan op meerdere manieren worden bereikt.
Zet een of meerdere kolommen neer in Pandas Dataframe
Er zijn verschillende methoden om één of meerdere kolommen in Pandas Dataframe te verwijderen. We bespreken enkele algemeen gebruikte methoden voor het verwijderen van één of meerdere kolommen in Pandas Dataframe:
- Met behulp van de df.drop()-methode
- Gebruik makend van iloc[] Methode
- Gebruik makend van df.ix() methode
- Gebruik makend van df.loc[] Methode
- Iteratieve methode gebruiken
- Gebruik makend van Dataframe.pop() Methode
Maak een dataframe
Eerst maken we een eenvoudig dataframe met een woordenboek van lijsten, bijvoorbeeld kolomnamen A, B, C, D, E . In dit artikel bespreken we 6 verschillende methoden om enkele kolommen uit Pandas DataFrame te verwijderen.
Python # Import pandas package import pandas as pd # create a dictionary with five fields each data = { 'A': ['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'], 'B': ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'], 'C': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'], 'D': ['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'], 'E': ['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5']} # Convert the dictionary into DataFrame df = pd.DataFrame(data) df> Uitgang:
A B C D E 0 A1 B1 C1 D1 E1 1 A2 B2 C2 D2 E2 2 A3 B3 C3 D3 E3 3 A4 B4 C4 D4 E4 4 A5 B5 C5 D5 E5>
Dataframe Drop-kolom in Panda's met behulp van de df.drop()-methode
Voorbeeld 1: In dit voorbeeld verwijderen we specifieke afzonderlijke kolommen zoals in de onderstaande code wordt gebruikt Panda's om een DataFrame te maken op basis van een woordenboek en verwijdert vervolgens de kolom ‘A’ met behulp van dedrop>methode metaxis=1>. Het is echter belangrijk op te merken dat het oorspronkelijke DataFrame (‘df’) ongewijzigd blijft, tenzij deinplace=True>parameter wordt gebruikt of het resultaat wordt terug toegewezen aan ‘df’.
# Import pandas package import pandas as pd # create a dictionary with five fields each data = { 'A': ['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'], 'B': ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'], 'C': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'], 'D': ['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'], 'E': ['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5']} # Convert the dictionary into DataFrame df = pd.DataFrame(data) # Remove column name 'A' df.drop(['A'], axis=1)> Uitgang:
B C D E 0 B1 C1 D1 E1 1 B2 C2 D2 E2 2 B3 C3 D3 E3 3 B4 C4 D4 E4 4 B5 C5 D5 E5>
Voorbeeld 2: In dit voorbeeld verwijdert u specifieke meerdere kolommen, aangezien de onderstaande code Panda's gebruikt om een DataFrame uit een woordenboek te maken en vervolgens de kolommen 'C' en 'D' verwijdert met behulp van dedrop>methode metaxis=1>. Houd er echter rekening mee dat het oorspronkelijke DataFrame (‘df’) ongewijzigd blijft, tenzij het resultaat terug of wordt toegewezeninplace=True>is gebruikt. Als alternatief kan dezelfde bewerking worden uitgevoerd met behulp vandf.drop(columns=['C', 'D'])>.
Python
# Import pandas package import pandas as pd # create a dictionary with five fields each data = { 'A': ['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'], 'B': ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'], 'C': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'], 'D': ['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'], 'E': ['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5']} # Convert the dictionary into DataFrame df = pd.DataFrame(data) # Remove two columns name is 'C' and 'D' df.drop(['C', 'D'], axis=1) # df.drop(columns =['C', 'D'])> Uitgang:
A B E 0 A1 B1 E1 1 A2 B2 E2 2 A3 B3 E3 3 A4 B4 E4 4 A5 B5 E5>
Voorbeeld 3: In dit voorbeeld verwijdert u kolommen op basis van de kolomindex, aangezien de onderstaande code een Pandas DataFrame uit een woordenboek maakt en drie kolommen ('A', 'E', 'C') verwijdert op basis van hun indexposities met behulp van de `drop`-methode met ` as=1`. Het gewijzigde DataFrame wordt weergegeven en de wijzigingen worden ter plekke aangebracht (`inplace=True`).
Python # Import pandas package import pandas as pd # create a dictionary with five fields each data = { 'A': ['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'], 'B': ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'], 'C': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'], 'D': ['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'], 'E': ['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5']} # Convert the dictionary into DataFrame df = pd.DataFrame(data) # Remove three columns as index base df.drop(df.columns[[0, 4, 2]], axis=1, inplace=True) df> Uitgang:
B D 0 B1 D1 1 B2 D2 2 B3 D3 3 B4 D4 4 B5 D5>
Dataframe zet kolommen neer in Panda's met behulp van de df.iloc[]-methode
In dit voorbeeld Verwijder kolommen tussen specifieke begin- en eindkolommen, aangezien de onderstaande code Panda's gebruikt om een DataFrame uit een woordenboek te maken en vervolgens alle kolommen tussen kolomindices 1 tot en met 3 verwijdert met behulp van dedrop>methode metaxis=1>. De wijzigingen worden ter plekke aangebracht (inplace=True>), en het gewijzigde DataFrame wordt weergegeven.
# Import pandas package import pandas as pd # create a dictionary with five fields each data = { 'A': ['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'], 'B': ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'], 'C': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'], 'D': ['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'], 'E': ['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5']} # Convert the dictionary into DataFrame df = pd.DataFrame(data) # Remove all columns between column index 1 to 3 df.drop(df.iloc[:, 1:3], inplace=True, axis=1) df> Uitgang:
A D E 0 A1 D1 E1 1 A2 D2 E2 2 A3 D3 E3 3 A4 D4 E4 4 A5 D5 E5>
Panda's laten kolommen uit Dataframe vallen met behulp van de df.ix()-methode
In dit voorbeeld Verwijder kolommen tussen specifieke kolomnamen, aangezien de onderstaande code, met behulp van Pandas, een DataFrame uit een woordenboek maakt en alle kolommen tussen de kolomnamen ‘B’ tot ‘D’ verwijdert met behulp van dedrop>methode metaxis=1>. Het oorspronkelijke DataFrame (‘df’) blijft echter ongewijzigd, tenzij het resultaat terug of wordt toegewezeninplace=True>is gebruikt.
# Import pandas package import pandas as pd # create a dictionary with five fields each data = { 'A': ['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'], 'B': ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'], 'C': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'], 'D': ['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'], 'E': ['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5']} # Convert the dictionary into DataFrame df = pd.DataFrame(data) # Remove all columns between column name 'B' to 'D' df.drop(df.ix[:, 'B':'D'].columns, axis=1)> Uitgang:
A E 0 A1 E1 1 A2 E2 2 A3 E3 3 A4 E4 4 A5 E5>
Panda's verwijderen kolommen uit Dataframe met behulp van de df.loc[]-methode
In dit voorbeeld zet u kolommen tussen specifieke kolomnamen neer als onderstaande code gebruikt Panda's om een DataFrame te maken op basis van een woordenboek en verwijdert vervolgens alle kolommen tussen kolomnamen ‘B’ en ‘D’ met behulp van dedrop>methode metaxis=1>. Het gewijzigde DataFrame wordt aan geen enkele variabele terug toegewezen en het oorspronkelijke DataFrame blijft ongewijzigd.
# Import pandas package import pandas as pd # create a dictionary with five fields each data = { 'A': ['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'], 'B': ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'], 'C': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'], 'D': ['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'], 'E': ['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5']} # Convert the dictionary into DataFrame df = pd.DataFrame(data) # Remove all columns between column name 'B' to 'D' df.drop(df.loc[:, 'B':'D'].columns, axis=1)> Uitgang:
A E 0 A1 E1 1 A2 E2 2 A3 E3 3 A4 E4 4 A5 E5>
Opmerking: Verschillend loc() en iloc() is dat iloc() het laatste kolombereikelement uitsluit.
Panda's verwijderen kolommen uit Datafram met behulp van de iteratieve methode
In dit voorbeeld verwijdert u kolommen tussen specifieke kolomnamen, aangezien de onderstaande code een Pandas DataFrame maakt van a woordenboek en itereert door de kolommen. Als voor elke kolom de letter ‘A’ aanwezig is in de kolomnaam, wordt die kolom uit het DataFrame verwijderd. Het resulterende gewijzigde DataFrame wordt weergegeven.
Python # Import pandas package import pandas as pd # create a dictionary with five fields each data = { 'A': ['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'], 'B': ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'], 'C': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'], 'D': ['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'], 'E': ['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5']} # Convert the dictionary into DataFrame df = pd.DataFrame(data) for col in df.columns: if 'A' in col: del df[col] df> Uitgang:
B C D E 0 B1 C1 D1 E1 1 B2 C2 D2 E2 2 B3 C3 D3 E3 3 B4 C4 D4 E4 4 B5 C5 D5 E5>
Dataframe Zet kolom neer in Panda's met behulp van de Dataframe.pop()-methode
In dit voorbeeld wordt een specifieke kolom uit een DataFrame verwijderd, aangezien de code laat zien hoe u een specifieke kolom (‘B’) verwijdert uit een Pandas DataFrame die is gemaakt op basis van een woordenboek. Het maakt gebruik van de pop> methode, en het resulterende gewijzigde DataFrame wordt weergegeven.
# Import pandas package import pandas as pd # create a dictionary with five fields each data = { 'A': ['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'], 'B': ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'], 'C': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'], 'D': ['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'], 'E': ['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5']} # Convert the dictionary into DataFrame df = pd.DataFrame(data) df.pop('B') df> Uitgang:
A C D E 0 A1 C1 D1 E1 1 A2 C2 D2 E2 2 A3 C3 D3 E3 3 A4 C4 D4 E4 4 A5 C5 D5 E5>