Pandas: 열이 있는 경우 삭제하는 방법

다음 기본 구문을 사용하여 Pandas DataFrame에 하나 이상의 열이 있는 경우 이를 삭제할 수 있습니다.

 df = df. drop ([' column1 ', ' column2 '], axis= 1 , errors=' ignore ')

참고: error=’ignore’ 인수를 사용하지 않고 존재하지 않는 열을 삭제하려고 하면 오류가 발생합니다.

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Pandas에 열이 있으면 삭제합니다.

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'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9],
                   ' minutes ': [10.1, 12.0, 9.0, 8.0, 8.4, 7.5],
                   ' all_star ': [True, False, False, True, True, True]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists minutes all_star
0 A 18 5 10.1 True
1 B 22 7 12.0 False
2 C 19 7 9.0 False
3 D 14 9 8.0 True
4 E 14 12 8.4 True
5 F 11 9 7.5 True

이제 Minute_played 및 points 라는 열을 삭제하려고 한다고 가정합니다.

 #drop minutes_played and points columns
df = df. drop ([' minutes_played ', ' points '], axis= 1 )

KeyError: "['minutes_played', 'points'] not found in axis"

Minutes_played 열이 DataFrame에 열 이름으로 존재하지 않기 때문에 오류가 발생합니다.

대신에 error=’ignore’ 인수와 함께 drop() 함수를 사용해야 합니다:

 #drop minutes_played and points columns
df = df. drop ([' minutes_played ', ' points '], axis= 1 , errors=' ignore ')

#view updated DataFrame
print (df)

  team assists minutes all_star
0 A 5 10.1 True
1 B 7 12.0 False
2 C 7 9.0 False
3 D 9 8.0 True
4 E 12 8.4 True
5 F 9 7.5 True

DataFrame에서 포인트 열이 제거되었습니다.

또한 존재하지 않는 Minute_played 라는 열을 삭제하려고 시도했지만 오류가 발생하지 않습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: 이름 없는 열을 제거하는 방법
Pandas:특정 열을 제외한 모든 열을 제거하는 방법
Pandas:일부 행을 제외한 모든 행을 삭제하는 방법