Pandas에서 여러 열을 삭제하는 방법(4가지 방법)

다음 방법을 사용하여 Pandas DataFrame에서 여러 열을 제거할 수 있습니다.

방법 1: 이름별로 여러 열 제거

 df. drop (columns=[' col1 ', ' col2 ', ' col4 '], inplace= True )

방법 2: 이름별로 범위의 열 제거

 df. drop (columns= df.loc [:, ' col1 ':' col4 '], inplace= True )

방법 3: 인덱스별로 여러 열 삭제

 df. drop (columns=df. columns [[0, 3, 4]], inplace= True )

방법 4: 인덱스별로 범위의 열 제거

 df. drop (columns= df.columns [1:4], inplace= True )

참고 : inplace=True 인수는 팬더에게 DataFrame을 다시 할당하지 않고 내부 열을 제거하도록 지시합니다.

다음 예에서는 다음 pandas DataFrame에서 실제로 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 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, 5, 10, 12, 4, 8, 7, 2]})

#view DataFrame
print (df)

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

예 1: 이름별로 여러 열 제거

다음 코드는 이름별로 points , bounds 및 steles 열을 제거하는 방법을 보여줍니다.

 #drop multiple columns by name
df. drop (columns=[' points ', ' rebounds ', ' steals '], inplace= True )

#view updated Dataframe
print (df)

  team assists
0 to 5
1 B 7
2 C 7
3 D 9
4 E 12
5 F 9
6 G 9
7:04 a.m.

예 2: 이름별로 범위의 열 제거

다음 코드는 이름별로 포인트 및 바운스 열 사이에 각 열을 삭제하는 방법을 보여줍니다.

 #drop columns in range by name
df. drop (columns= df.loc [:, ' points ':' rebounds '], inplace= True )

#view updated Dataframe
print (df)

  team steals
0 to 4
1 B 5
2 C 10
3 D 12
4 E 4
5 F 8
6 G 7
7 A.M. 2

예시 3: 인덱스별로 여러 열 삭제

다음 코드는 DataFrame에서 인덱스 위치 0, 3, 4의 열을 제거하는 방법을 보여줍니다.

 #drop multiple columns by index
df. drop (columns=df. columns [[0, 3, 4]], inplace= True )

#view updated Dataframe
print (df)

   assist points
0 18 5
1 22 7
2 19 7
3 14 9
4 14 12
5 11 9
6 20 9
7 28 4

예 4: 인덱스별로 범위 내 열 제거

다음 코드는 DataFrame에서 인덱스 위치 0, 3, 4의 열을 제거하는 방법을 보여줍니다.

 #drop columns by index range
df. drop (columns= df.columns [1:4], inplace= True )

#view updated Dataframe
print (df)

  team steals
0 to 4
1 B 5
2 C 10
3 D 12
4 E 4
5 F 8
6 G 7
7 A.M. 2

df.columns[1:4] 구문은 인덱스 위치 1 부터 4까지의 열을 지정합니다.

따라서 이 구문은 인덱스 위치 1, 2, 3의 열을 제거합니다.

참고 : 여기에서 pandas drop() 함수에 대한 전체 문서를 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: NaN 값이 있는 열을 제거하는 방법
Pandas: 목록에 없는 열을 제거하는 방법
Pandas:특정 열을 제외한 모든 열을 제거하는 방법