Pandas에서 특정 열을 보존하는 방법(예제 포함)

다음 방법을 사용하여 Pandas DataFrame의 특정 열만 유지할 수 있습니다.

방법 1: 유지할 열 지정

 #only keep columns 'col1' and 'col2'
df[[' col1 ', ' col2 ']]

방법 2: 삭제할 열 지정

 #drop columns 'col3' and 'col4'
df[df. columns [~df. columns . isin ([' col3 ',' col4 '])]]

다음 예에서는 다음 Pandas DataFrame에서 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
                   ' points ': [11, 7, 8, 10, 13, 13],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5]})

#view DataFrame
df

	team points assists rebounds
0 A 11 5 11
1 To 7 7 8
2 to 8 7 10
3 B 10 9 6
4 B 13 12 6
5 B 13 9 5

방법 1: 유지할 열 지정

다음 코드는 “팀” 및 “포인트” 열만 유지하는 새 DataFrame을 정의하는 방법을 보여줍니다.

 #create new DataFrame and only keep 'team' and 'points' columns
df2 = df[[' team ', ' points ']]

#view new DataFrame
df2

        team points
0 to 11
1 to 7
2 to 8
3 B 10
4 B 13
5 B 13

결과 DataFrame에는 우리가 지정한 두 개의 열만 유지됩니다.

방법 2: 삭제할 열 지정

다음 코드는 원래 DataFrame에서 “참석” 및 “반송” 열을 제거하는 새 DataFrame을 정의하는 방법을 보여줍니다.

 #create new DataFrame and that drops 'assists' and 'rebounds'
df2 = df[df. columns [~df. columns . isin ([' assists ', ' rebounds '])]]

#view new DataFrame
df2

        team points
0 to 11
1 to 7
2 to 8
3 B 10
4 B 13
5 B 13

결과 DataFrame은 원래 DataFrame에서 “지원” 및 “반송” 열을 제거하고 나머지 열은 유지합니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas DataFrame에서 첫 번째 열을 제거하는 방법
Pandas에서 중복 열을 제거하는 방법
Pandas에서 인덱스별로 열을 삭제하는 방법