<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um eine oder mehrere Spalten in einem Pandas-DataFrame zu l\u00f6schen, sofern vorhanden:<\/span><\/p>\n Hinweis:<\/strong> Wenn Sie das Argument error=’ignore‘<\/strong> nicht verwenden, erhalten Sie eine Fehlermeldung, wenn Sie versuchen, eine nicht vorhandene Spalte zu l\u00f6schen.<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Informationen \u00fcber verschiedene Basketballspieler enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Nehmen wir nun an, wir versuchen, die Spalten \u201eminutes_played\u201c<\/strong> und \u201epoints\u201c<\/strong> zu l\u00f6schen:<\/span><\/p>\n Wir erhalten eine Fehlermeldung, weil die Spalte \u201eminutes_played\u201c<\/strong> nicht als Spaltenname im DataFrame vorhanden ist.<\/span><\/p>\n Stattdessen m\u00fcssen wir die Funktion drop()<\/strong> mit dem Argument \u201eerrors=’ignore’\u201c<\/strong> verwenden:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass die Punktespalte<\/strong> aus dem DataFrame entfernt wurde.<\/span><\/p>\n Beachten Sie au\u00dferdem, dass wir keine Fehlermeldungen erhalten, obwohl wir versucht haben, eine Spalte mit dem Namen \u201eminutes_played\u201c<\/strong> zu l\u00f6schen, die nicht existiert.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in Pandas ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n Pandas: So entfernen Sie unbenannte Spalten<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um eine oder mehrere Spalten in einem Pandas-DataFrame zu l\u00f6schen, sofern vorhanden: df = df. drop ([‚ column1 ‚, ‚ column2 ‚], axis= 1 , errors=‘ ignore ‚) Hinweis: Wenn Sie das Argument error=’ignore‘ nicht verwenden, erhalten Sie eine Fehlermeldung, wenn Sie versuchen, eine nicht vorhandene Spalte zu […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df = df. drop<\/span> ([' column1<\/span> ', ' column2<\/span> '], axis= 1<\/span> , errors=' ignore<\/span> ')<\/span>\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel: L\u00f6schen Sie die Spalte, falls sie in Pandas vorhanden ist<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],\n ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9],\n ' minutes<\/span> ': [10.1, 12.0, 9.0, 8.0, 8.4, 7.5],\n ' all_star<\/span> ': [True, False, False, True, True, True]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists minutes all_star\n0 A 18 5 10.1 True\n1 B 22 7 12.0 False\n2 C 19 7 9.0 False\n3 D 14 9 8.0 True\n4 E 14 12 8.4 True\n5 F 11 9 7.5 True\n<\/strong><\/span><\/pre>\n #drop minutes_played and points columns\n<\/span>df = df. drop<\/span> ([' minutes_played<\/span> ', ' points<\/span> '], axis= 1<\/span> )\n\nKeyError: \"['minutes_played', 'points'] not found in axis\"\n<\/b><\/pre>\n #drop minutes_played and points columns\n<\/span>df = df. drop<\/span> ([' minutes_played<\/span> ', ' points<\/span> '], axis= 1<\/span> , errors=' ignore<\/span> ')\n\n#view updated DataFrame<\/span>\nprint<\/span> (df)\n\n team assists minutes all_star\n0 A 5 10.1 True\n1 B 7 12.0 False\n2 C 7 9.0 False\n3 D 9 8.0 True\n4 E 12 8.4 True\n5 F 9 7.5 True\n<\/b><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Pandas: So entfernen Sie alle Spalten au\u00dfer bestimmten<\/a>
Pandas: So l\u00f6schen Sie alle Zeilen au\u00dfer einigen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"