So teilen sie spalten in pandas dataframe (mit beispielen)

Sie können die folgenden Methoden verwenden, um Spalten in einem Pandas-DataFrame zu segmentieren:

Methode 1: Aufteilen nach bestimmten Spaltennamen

 df_new = df. loc [:,[' col1 ',' col4 ']]

Methode 2: Aufteilung nach Spaltennamen im Bereich

 df_new = df. loc [:, ' col1 ':' col4 ']

Methode 3: Nach bestimmten Spaltenindexpositionen schneiden

 df_new = df. iloc [:,[ 0,3 ] ]

Methode 4: Aufteilung nach Bereich der Spaltenindexpositionen

 df_new = df. iloc [:, 0 : 3 ]

Beachten Sie den subtilen Unterschied zwischen loc und iloc bei jeder dieser Methoden:

• loc wählt Zeilen und Spalten mit bestimmten Beschriftungen aus
• iloc wählt Zeilen und Spalten an bestimmten ganzzahligen Positionen aus

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

 import pandas as pd

#create DataFrame with six columns
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, 3, 3, 2, 5, 4, 3, 8],
                   ' blocks ': [1, 0, 0, 3, 2, 2, 1, 5]})

#view DataFrame
print (df)

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

Beispiel 1: Nach bestimmten Spaltennamen schneiden

Wir können die folgende Syntax verwenden, um einen neuen DataFrame zu erstellen, der nur die Team- und Bounces- Spalten enthält:

 #slice columns team and rebounds
df_new = df. loc [:, [' team ', ' rebounds ']]

#view new DataFrame
print (df_new)

  team rebounds
0 to 11
1 B 8
2 C 10
3 D 6
4 E 6
5 F 5
6 G 9
7:12 a.m.

Beispiel 2: Nach Spaltennamen im Bereich schneiden

Mit der folgenden Syntax können wir einen neuen DataFrame erstellen, der nur die Spalten zwischen team und bounces enthält:

 #slice columns between team and rebounds
df_new = df. loc [:, ' team ': ' rebounds ']

#view new DataFrame
print (df_new)

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

Beispiel 3: Nach bestimmten Spaltenindexpositionen schneiden

Mit der folgenden Syntax können wir einen neuen DataFrame erstellen, der nur die Spalten an den Indexpositionen 0 und 3 enthält:

 #slice columns in index positions 0 and 3
df_new = df. iloc [ :,[ 0,3 ]]

#view new DataFrame
print (df_new)

  team rebounds
0 to 11
1 B 8
2 C 10
3 D 6
4 E 6
5 F 5
6 G 9
7:12 a.m.

Beispiel 4: Bereich der Slice-Indexpositionen pro Spalte

Mit der folgenden Syntax können wir einen neuen DataFrame erstellen, der nur die Spalten im Bereich der Indexpositionen zwischen 0 und 3 enthält:

 #slice columns in index position range between 0 and 3
df_new = df. iloc [:, 0 : 3 ]

#view new DataFrame
print (df_new)

  team points assists
0 to 18 5
1 B 22 7
2 C 19 7
3 D 14 9
4 E 14 12
5 F 11 9
6 G 20 9
7:28 a.m. 4

Hinweis : Wenn Sie einen Bereich von Indexpositionen verwenden, wird die letzte Indexposition im Bereich nicht berücksichtigt. Beispielsweise ist die Bounces- Spalte an Indexposition 3 nicht im neuen DataFrame enthalten.

Zusätzliche Ressourcen

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

So entfernen Sie die erste Zeile in Pandas DataFrame
So entfernen Sie die erste Spalte in Pandas DataFrame
So entfernen Sie doppelte Spalten in Pandas