पांडा में कॉलम कैसे हटाएं (4 उदाहरण)

आप पांडा डेटाफ़्रेम से एक या अधिक कॉलम हटाने के लिए ड्रॉप() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं:

 #drop one column by name
df. drop (' column_name ', axis= 1 , inplace= True )

#drop multiple columns by name
df. drop ([' column_name1 ', ' column_name2 '], axis= 1 , inplace= True )

#drop one column by index
df. drop ( df.columns [[0]], axis= 1 , inplace= True )

#drop multiple columns by index
df. drop (df.columns[[0,2,5]], axis= 1 , inplace= True )

निम्नलिखित पर ध्यान दें:

• अक्ष तर्क निर्दिष्ट करता है कि पंक्तियों (0) को हटाना है या स्तंभों (1) को।
• इनप्लेस तर्क डेटाफ़्रेम को पुन: असाइन किए बिना कॉलम को हटाने के लिए निर्दिष्ट करता है।

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि निम्नलिखित पांडा डेटाफ़्रेम के साथ व्यवहार में इस फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' A ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' B ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' C ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

	A B C
0 25 5 11
1 12 7 8
2 15 7 10
3 14 9 6
4 19 12 6
5 23 9 5
6 25 9 9
7 29 4 12

उदाहरण 1: किसी कॉलम को नाम से हटाएँ

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि डेटाफ़्रेम से किसी कॉलम को नाम से कैसे हटाया जाए:

 #drop column named 'B' from DataFrame
df. drop (' B ', axis= 1 , inplace= True ) 

#view DataFrame
df

	A C
0 25 11
1 12 8
2 15 10
3 14 6
4 19 6
5 23 5
6 25 9
7 29 12

उदाहरण 2: नाम से एकाधिक कॉलम हटाएं

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि नाम से एकाधिक कॉलम कैसे हटाएं:

 #drop columns 'A' and 'C' from DataFrame
df. drop ([' A ', ' C '], axis= 1 , inplace= True ) 

#view DataFrame
df

        B
0 5
1 7
2 7
3 9
4 12
5 9
6 9
7 4

उदाहरण 3: अनुक्रमणिका द्वारा एक कॉलम हटाएं

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि इंडेक्स द्वारा कॉलम को कैसे छोड़ा जाए:

 #drop first column from DataFrame
df. drop ( df.columns [[0]], axis= 1 , inplace= True ) 

#view DataFrame
df

        B C
0 5 11
1 7 8
2 7 10
3 9 6
4 12 6
5 9 5
6 9 9
7 4 12

उदाहरण 4: अनुक्रमणिका के अनुसार अनेक स्तंभ छोड़ें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि इंडेक्स द्वारा एकाधिक कॉलम कैसे ड्रॉप करें:

 #drop multiple columns from DataFrame
df. drop (df. columns [[0, 1]], axis= 1 , inplace= True ) 

#view DataFrame
df

        VS
0 11
1 8
2 10
3 6
4 6
5 5
6 9
7 12

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