Kolommen verwijderen in pandas (4 voorbeelden)

U kunt de functie drop() gebruiken om een of meer kolommen uit een pandas DataFrame te verwijderen:

 #drop one column by name
df. drop (' column_name ', axis= 1 , inplace= True )

#drop multiple columns by name
df. drop ([' column_name1 ', ' column_name2 '], axis= 1 , inplace= True )

#drop one column by index
df. drop ( df.columns [[0]], axis= 1 , inplace= True )

#drop multiple columns by index
df. drop (df.columns[[0,2,5]], axis= 1 , inplace= True )

Let op het volgende:

• Het asargument geeft aan of rijen (0) of kolommen (1) moeten worden verwijderd.
• Het argument inplace geeft aan dat kolommen op hun plaats moeten worden verwijderd zonder het DataFrame opnieuw toe te wijzen.

De volgende voorbeelden laten zien hoe u deze functie in de praktijk kunt gebruiken met de volgende panda’s DataFrame:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' A ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' B ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' C ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

	A B C
0 25 5 11
1 12 7 8
2 15 7 10
3 14 9 6
4 19 12 6
5 23 9 5
6 25 9 9
7 29 4 12

Voorbeeld 1: Een kolom op naam verwijderen

De volgende code laat zien hoe u een kolom op naam uit het DataFrame verwijdert:

 #drop column named 'B' from DataFrame
df. drop (' B ', axis= 1 , inplace= True ) 

#view DataFrame
df

	A C
0 25 11
1 12 8
2 15 10
3 14 6
4 19 6
5 23 5
6 25 9
7 29 12

Voorbeeld 2: verwijder meerdere kolommen op naam

De volgende code laat zien hoe u meerdere kolommen op naam verwijdert:

 #drop columns 'A' and 'C' from DataFrame
df. drop ([' A ', ' C '], axis= 1 , inplace= True ) 

#view DataFrame
df

        B
0 5
1 7
2 7
3 9
4 12
5 9
6 9
7 4

Voorbeeld 3: een kolom per index verwijderen

De volgende code laat zien hoe u een kolom op index neerzet:

 #drop first column from DataFrame
df. drop ( df.columns [[0]], axis= 1 , inplace= True ) 

#view DataFrame
df

        B C
0 5 11
1 7 8
2 7 10
3 9 6
4 12 6
5 9 5
6 9 9
7 4 12

Voorbeeld 4: meerdere kolommen per index neerzetten

De volgende code laat zien hoe u meerdere kolommen per index kunt neerzetten:

 #drop multiple columns from DataFrame
df. drop (df. columns [[0, 1]], axis= 1 , inplace= True ) 

#view DataFrame
df

        VS
0 11
1 8
2 10
3 6
4 6
5 5
6 9
7 12

Aanvullende bronnen

Rijen toevoegen aan een Pandas DataFrame
Hoe u een Numpy-array aan een Pandas DataFrame toevoegt
Hoe het aantal rijen in Pandas DataFrame te tellen