Kolommen uitsluiten in panda's (met voorbeelden)
U kunt de volgende syntaxis gebruiken om kolommen uit te sluiten in een Panda DataFrame:
#exclude column1 df. loc [:, df. columns !=' column1 '] #exclude column1, column2, ... df. loc [:, ~df. columns . isin ([' column1 ',' column2 ',...])]
De volgende voorbeelden laten zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken.
Voorbeeld 1: sluit een kolom uit
De volgende code laat zien hoe u op één na alle kolommen in een Panda DataFrame selecteert:
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29], ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4], ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12], ' blocks ': [2, 3, 3, 5, 3, 2, 1, 2]}) #view DataFrame df points assists rebounds blocks 0 25 5 11 2 1 12 7 8 3 2 15 7 10 3 3 14 9 6 5 4 19 12 6 3 5 23 9 5 2 6 25 9 9 1 7 29 4 12 2 #select all columns except 'rebounds' df. loc [:, df. columns !=' rebounds '] points assists blocks 0 25 5 2 1 12 7 3 2 15 7 3 3 14 9 5 4 19 12 3 5 23 9 2 6 25 9 1 7 29 4 2
Voorbeeld 2: meerdere kolommen uitsluiten
De volgende code laat zien hoe u op enkele kolommen na alle kolommen in een Panda DataFrame selecteert:
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29], ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4], ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12], ' blocks ': [2, 3, 3, 5, 3, 2, 1, 2]}) #view DataFrame df points assists rebounds blocks 0 25 5 11 2 1 12 7 8 3 2 15 7 10 3 3 14 9 6 5 4 19 12 6 3 5 23 9 5 2 6 25 9 9 1 7 29 4 12 2 #select all columns except 'rebounds' and 'assists' df. loc [:, ~df. columns . isin ([' rebounds ', ' assists '])] point blocks 0 25 2 1 12 3 2 15 3 3 14 5 4 19 3 5 23 2 6 25 1 7 29 2
Met deze syntaxis kunt u elk gewenst aantal kolommen op naam uitsluiten.
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