<\/p>\n
U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om dubbele kolommen in panda’s te verwijderen:<\/span><\/p>\n De volgende voorbeelden laten zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken.<\/span><\/p>\n Stel dat we de volgende panda’s DataFrame hebben:<\/span><\/p>\n We kunnen de volgende code gebruiken om de dubbele kolom \u2018punten\u2019 te verwijderen:<\/span><\/p>\n Merk op dat de kolom \u201cpunten\u201d is verwijderd terwijl alle andere kolommen in het DataFrame bleven.<\/span><\/p>\n Het is ook vermeldenswaard dat deze code dubbele kolommen verwijdert, zelfs als de kolommen verschillende namen hebben, maar identieke waarden bevatten.<\/span><\/p>\n Stel dat we bijvoorbeeld de volgende panda’s DataFrame hebben:<\/span><\/p>\n Merk op dat de kolommen \u201cpunten\u201d en \u201cpunten2\u201d identieke waarden bevatten.<\/span><\/p>\n We kunnen de volgende code gebruiken om de dubbele kolom ‚points2‘ te verwijderen:<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende functies in panda’s kunt uitvoeren:<\/span><\/p>\n Hoe dubbele rijen in een Pandas DataFrame te verwijderen<\/a> U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om dubbele kolommen in panda’s te verwijderen: df. T. drop_duplicates (). T De volgende voorbeelden laten zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken. Voorbeeld: verwijder dubbele kolommen in panda’s Stel dat we de volgende panda’s DataFrame hebben: import pandas as pd #create DataFrame with duplicate columns […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-2099","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n df. T.<\/span> drop_duplicates<\/span> (). T\n<\/span><\/strong><\/pre>\n Voorbeeld: verwijder dubbele kolommen in panda’s<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create DataFrame with duplicate columns\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n ' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],\n ' assists<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\ndf. columns<\/span> = ['team', 'points', 'points', 'rebounds']\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tteam points points rebounds\n0 A 25 25 11\n1 A 12 12 8\n2 A 15 15 10\n3 A 14 14 6\n4 B 19 19 6\n5 B 23 23 5\n6 B 25 25 9\n7 B 29 29 12\n<\/strong><\/pre>\n #remove duplicate columns\n<\/span>df. T.<\/span> drop_duplicates<\/span> (). T\n\n<\/span>team points rebounds\n0 to 25 11\n1 to 12 8\n2 to 15 10\n3 to 14 6\n4 B 19 6\n5 B 23 5\n6 B 25 9\n7 B 29 12\n<\/span><\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create DataFrame with duplicate columns\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n ' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],\n ' points2<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tteam points points2 rebounds\n0 A 25 25 11\n1 A 12 12 8\n2 A 15 15 10\n3 A 14 14 6\n4 B 19 19 6\n5 B 23 23 5\n6 B 25 25 9\n7 B 29 29 12\n<\/strong><\/pre>\n #remove duplicate columns\n<\/span>df. T.<\/span> drop_duplicates<\/span> (). T\n\n<\/span>team points rebounds\n0 to 25 11\n1 to 12 8\n2 to 15 10\n3 to 14 6\n4 B 19 6\n5 B 23 5\n6 B 25 9\n7 B 29 12<\/span><\/strong><\/pre>\n Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Hoe kolommen in Panda’s te verwijderen<\/a>
Hoe u kolommen uitsluit in Panda’s<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"