Pandas: csv 파일을 가져올 때 특정 열 제거

CSV 파일을 Pandas DataFrame으로 가져올 때 다음 기본 구문을 사용하여 특정 열을 제거할 수 있습니다.

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

이 특정 예에서는 Basketball_data.csv 라는 CSV 파일의 각 열을 Pandas DataFrame으로 읽습니다. 단, 리바운드 열은 제외됩니다.

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: CSV 파일을 Pandas로 가져올 때 특정 열 제거

Basketball_data.csv 라는 다음과 같은 CSV 파일이 있다고 가정해 보겠습니다.

다음 구문을 사용하여 CSV 파일을 Pandas로 가져오고 가져오는 동안 바운스라는 열을 제거할 수 있습니다.

 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 파일을 pandas로 가져올 때 반송 열이 제거되었습니다.

가져오는 동안 여러 열을 제거하려면 다음과 같이 not in 연산자를 사용할 수 있습니다.

 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 파일을 pandas로 가져올 때 팀 및 리바운드 열이 모두 제거되었습니다.

CSV 파일을 가져올 때 원하는 만큼의 열을 제거하려면 not in 연산자 다음에 목록에 원하는 만큼 열 이름을 포함할 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Python에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: CSV 파일을 읽을 때 줄을 건너뛰는 방법
Pandas: 기존 CSV 파일에 데이터를 추가하는 방법
Pandas: usecols 인수와 함께 read_csv를 사용하는 방법