パンダ: csv ファイルをインポートするときに特定の列を削除します

CSV ファイルを pandas DataFrame にインポートするときに、次の基本構文を使用して特定の列を削除できます。

 df = pd. read_csv (' basketball_data.csv ', usecols= lambda x:x != ' rebounds ')

この特定の例では、リバウンドという列を除く、 basketball_data.csvという CSV ファイルから pandas DataFrame に各列を読み取ります。

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例: CSV ファイルを Pandas にインポートするときに特定の列を削除する

Basketball_data.csvという次の CSV ファイルがあるとします。

次の構文を使用して CSV ファイルをパンダにインポートし、インポート中にbouncesと呼ばれる列を削除できます。

 import pandas as pd

#import all columns except 'rebounds' into DataFrame
df = pd. read_csv (' basketball_data.csv ', usecols= lambda x:x != ' rebounds ')

#view resulting DataFrame
print (df)

  team points
0 to 22
1 B 14
2 C 29
3 D 30

CSV ファイルをパンダにインポートしたときにバウンス列が削除されたことに注意してください。

インポート中に複数の列を削除する場合は、次のようにnot in演算子を使用できます。

 import pandas as pd

#import all columns except 'team' and 'rebounds' into DataFrame
df=pd. read_csv (' basketball_data.csv ', usecols= lambda x:x not in [' team ', ' rebounds '])

#view resulting DataFrame
print (df)

   points
0 22
1 14
2 29
3 30

CSV ファイルをパンダにインポートしたときに、チームとリバウンドの列が両方とも削除されたことに注意してください。

CSV ファイルをインポートするときに、 not in演算子の後のリストに必要な数の列名を含めて、必要な数の列を削除できることに注意してください。

追加リソース

次のチュートリアルでは、Python で他の一般的なタスクを実行する方法について説明します。

Pandas: CSV ファイルを読み取るときに行をスキップする方法
パンダ: 既存の CSV ファイルにデータを追加する方法
パンダ: usecols 引数を指定して read_csv を使用する方法