So behalten sie bestimmte spalten in pandas bei (mit beispielen)

Sie können die folgenden Methoden verwenden, um nur bestimmte Spalten in einem Pandas-DataFrame beizubehalten:

Methode 1: Geben Sie an, welche Spalten beibehalten werden sollen

 #only keep columns 'col1' and 'col2'
df[[' col1 ', ' col2 ']]

Methode 2: Geben Sie die zu löschenden Spalten an

 #drop columns 'col3' and 'col4'
df[df. columns [~df. columns . isin ([' col3 ',' col4 '])]]

Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode mit dem folgenden Pandas DataFrame verwendet wird:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
                   ' points ': [11, 7, 8, 10, 13, 13],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5]})

#view DataFrame
df

	team points assists rebounds
0 A 11 5 11
1 To 7 7 8
2 to 8 7 10
3 B 10 9 6
4 B 13 12 6
5 B 13 9 5

Methode 1: Geben Sie an, welche Spalten beibehalten werden sollen

Der folgende Code zeigt, wie man einen neuen DataFrame definiert, der nur die Spalten „Team“ und „Punkte“ beibehält:

 #create new DataFrame and only keep 'team' and 'points' columns
df2 = df[[' team ', ' points ']]

#view new DataFrame
df2

        team points
0 to 11
1 to 7
2 to 8
3 B 10
4 B 13
5 B 13

Beachten Sie, dass der resultierende DataFrame nur die beiden von uns angegebenen Spalten behält.

Methode 2: Geben Sie die zu löschenden Spalten an

Der folgende Code zeigt, wie ein neuer DataFrame definiert wird, der die Spalten „attends“ und „bounces“ aus dem ursprünglichen DataFrame entfernt:

 #create new DataFrame and that drops 'assists' and 'rebounds'
df2 = df[df. columns [~df. columns . isin ([' assists ', ' rebounds '])]]

#view new DataFrame
df2

        team points
0 to 11
1 to 7
2 to 8
3 B 10
4 B 13
5 B 13

Beachten Sie, dass der resultierende DataFrame die Spalten „Assists“ und „Bounces“ aus dem ursprünglichen DataFrame entfernt und die verbleibenden Spalten beibehält.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie andere gängige Vorgänge in Pandas ausgeführt werden:

So entfernen Sie die erste Spalte in Pandas DataFrame
So entfernen Sie doppelte Spalten in Pandas
So löschen Sie Spalten nach Index in Pandas