So löschen sie mehrere spalten in pandas (4 methoden)

Sie können die folgenden Methoden verwenden, um mehrere Spalten aus einem Pandas-DataFrame zu entfernen:

Methode 1: Mehrere Spalten nach Namen entfernen

 df. drop (columns=[' col1 ', ' col2 ', ' col4 '], inplace= True )

Methode 2: Spalten im Bereich nach Namen entfernen

 df. drop (columns= df.loc [:, ' col1 ':' col4 '], inplace= True )

Methode 3: Mehrere Spalten nach Index löschen

 df. drop (columns=df. columns [[0, 3, 4]], inplace= True )

Methode 4: Spalten im Bereich nach Index entfernen

 df. drop (columns= df.columns [1:4], inplace= True )

Hinweis : Das Argument inplace=True weist Pandas an, Inplace-Spalten zu entfernen, ohne den DataFrame neu zuzuweisen.

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

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12],
                   ' steals ': [4, 5, 10, 12, 4, 8, 7, 2]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds steals
0 A 18 5 11 4
1 B 22 7 8 5
2 C 19 7 10 10
3 D 14 9 6 12
4 E 14 12 6 4
5 F 11 9 5 8
6 G 20 9 9 7
7:28 4 12 2

Beispiel 1: Mehrere Spalten nach Namen entfernen

Der folgende Code zeigt, wie die Spalten „points“ , „rebounds “ und „steals“ nach Namen entfernt werden:

 #drop multiple columns by name
df. drop (columns=[' points ', ' rebounds ', ' steals '], inplace= True )

#view updated Dataframe
print (df)

  team assists
0 to 5
1 B 7
2 C 7
3 D 9
4 E 12
5 F 9
6 G 9
7:04 a.m.

Beispiel 2: Spalten im Bereich nach Namen entfernen

Der folgende Code zeigt, wie jede Spalte zwischen den Punkten abgelegt und die Spalten nach Namen abgesprungen werden :

 #drop columns in range by name
df. drop (columns= df.loc [:, ' points ':' rebounds '], inplace= True )

#view updated Dataframe
print (df)

  team steals
0 to 4
1 B 5
2 C 10
3 D 12
4 E 4
5 F 8
6 G 7
7 A.M. 2

Beispiel 3: Mehrere Spalten nach Index löschen

Der folgende Code zeigt, wie Spalten an den Indexpositionen 0, 3 und 4 aus dem DataFrame entfernt werden:

 #drop multiple columns by index
df. drop (columns=df. columns [[0, 3, 4]], inplace= True )

#view updated Dataframe
print (df)

   assist points
0 18 5
1 22 7
2 19 7
3 14 9
4 14 12
5 11 9
6 20 9
7 28 4

Beispiel 4: Spalten im Bereich nach Index entfernen

Der folgende Code zeigt, wie Spalten an den Indexpositionen 0, 3 und 4 aus dem DataFrame entfernt werden:

 #drop columns by index range
df. drop (columns= df.columns [1:4], inplace= True )

#view updated Dataframe
print (df)

  team steals
0 to 4
1 B 5
2 C 10
3 D 12
4 E 4
5 F 8
6 G 7
7 A.M. 2

Beachten Sie, dass die df.columns[1:4] -Syntax Spalten an den Indexpositionen 1 bis 4 angibt.

Diese Syntax entfernt also Spalten an den Indexpositionen 1, 2 und 3.

Hinweis : Die vollständige Dokumentation für die Funktion pandas drop() finden Sie hier .

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere häufige Aufgaben in Pandas ausführen:

Pandas: So entfernen Sie Spalten mit NaN-Werten
Pandas: So entfernen Sie Spalten, die nicht in der Liste enthalten sind
Pandas: So entfernen Sie alle Spalten außer bestimmten