Come dividere le colonne in pandas dataframe (con esempi)

È possibile utilizzare i seguenti metodi per suddividere le colonne in un DataFrame panda:

Metodo 1: suddivisione in base a nomi di colonne specifici

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

Metodo 2: suddividere in base ai nomi delle colonne nell’intervallo

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

Metodo 3: taglio in base a posizioni specifiche dell’indice delle colonne

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

Metodo 4: sezione in base all’intervallo di posizioni dell’indice delle colonne

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

Nota la sottile differenza tra loc e iloc in ciascuno di questi metodi:

• loc seleziona righe e colonne con etichette specifiche
• iloc seleziona righe e colonne in posizioni intere specifiche

I seguenti esempi mostrano come utilizzare ciascun metodo nella pratica con i seguenti DataFrame panda:

 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

Esempio 1: tagliato in base a nomi di colonne specifici

Possiamo utilizzare la seguente sintassi per creare un nuovo DataFrame che contenga solo le colonne team e rimbalza :

 #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.

Esempio 2: taglia in base ai nomi delle colonne nell’intervallo

Possiamo utilizzare la seguente sintassi per creare un nuovo DataFrame che contenga solo le colonne tra team e rimbalzi :

 #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

Esempio 3: taglio in base a posizioni di indice di colonna specifiche

Possiamo utilizzare la seguente sintassi per creare un nuovo DataFrame che contenga solo le colonne nelle posizioni dell’indice 0 e 3 :

 #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.

Esempio 4: intervallo di posizioni dell’indice delle sezioni per colonna

Possiamo utilizzare la seguente sintassi per creare un nuovo DataFrame che contenga solo le colonne nell’intervallo di posizioni dell’indice compreso tra 0 e 3 :

 #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

Nota : quando si utilizza un intervallo di posizioni dell’indice, l’ultima posizione dell’indice nell’intervallo non verrà inclusa. Ad esempio, la colonna dei rimbalzi nella posizione dell’indice 3 non è inclusa nel nuovo DataFrame.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attività comuni nei panda:

Come rimuovere la prima riga in Pandas DataFrame
Come rimuovere la prima colonna in Pandas DataFrame
Come rimuovere le colonne duplicate in Pandas