Pandas: 목록에 없는 열을 제거하는 방법

다음 기본 구문을 사용하여 특정 목록에 없는 pandas DataFrame의 열을 제거할 수 있습니다.

 #define columns to keep
keep_cols = [' col1 ', ' col2 ', ' col3 ']

#create new dataframe by dropping columns not in list
new_df = df[df. columns . intersection (keep_cols)]

이 특정 예는 DataFrame에서 col1 , col2 또는 col3 과 같지 않은 모든 열을 제거합니다.

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Pandas의 목록에 없는 열 제거

다양한 농구 선수에 대한 정보가 포함된 다음과 같은 pandas DataFrame이 있다고 가정합니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
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, 4, 10, 12, 8, 5, 5, 2]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds steals
0 A 18 5 11 4
1 B 22 7 8 4
2 C 19 7 10 10
3 D 14 9 6 12
4 E 14 12 6 8
5 F 11 9 5 5
6 G 20 9 9 5
7:28 4 12 2

이제 다음 열 목록에 없는 모든 열( team , points 및 Steles ) 을 제거하는 새 DataFrame을 생성한다고 가정합니다.

이를 위해 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

 #define columns to keep
keep_cols = [' team ', ' points ', ' steals ']

#create new dataframe by dropping columns not in list
new_df = df[df. columns . intersection (keep_cols)]

#view new dataframe
print (new_df)

  team points steals
0 to 18 4
1 B 22 4
2 C 19 10
3 D 14 12
4 E 14 8
5 F 11 5
6 G 20 5
7:28 a.m. 2

keep_cols 목록에 없는 원래 DataFrame의 각 열은 새 DataFrame에서 제거되었습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 다른 일반적인 Panda 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

팬더에서 첫 번째 행을 제거하는 방법
Pandas에서 첫 번째 열을 제거하는 방법
Pandas에서 중복 열을 제거하는 방법
Pandas에서 일부 열을 제외한 모든 열을 삭제하는 방법