<\/p>\n
U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om een of meer kolommen in een pandas DataFrame te verwijderen, als deze bestaan:<\/span><\/p>\n Opmerking:<\/strong> als u het argument error=’ignore‘<\/strong> niet gebruikt, krijgt u een foutmelding als u probeert een kolom te verwijderen die niet bestaat.<\/span><\/p>\n Het volgende voorbeeld laat zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken.<\/span><\/p>\n Stel dat we het volgende panda’s DataFrame hebben dat informatie bevat over verschillende basketbalspelers:<\/span><\/p>\n Stel nu dat we proberen de kolommen met de naam minutes_played<\/strong> en points<\/strong> te verwijderen:<\/span><\/p>\n We ontvangen een foutmelding omdat de kolom minutes_played<\/strong> niet bestaat als kolomnaam in het DataFrame.<\/span><\/p>\n In plaats daarvan moeten we de functie drop()<\/strong> gebruiken met het argument error=’ignore‘<\/strong> :<\/span><\/p>\n Houd er rekening mee dat de puntenkolom<\/strong> uit het DataFrame is verwijderd.<\/span><\/p>\n Houd er ook rekening mee dat we geen fouten ontvangen, ook al hebben we geprobeerd een kolom met de naam minutes_played<\/strong> te verwijderen, die niet bestaat.<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende bewerkingen in panda’s kunt uitvoeren:<\/span><\/p>\n Panda’s: hoe u naamloze kolommen verwijdert<\/a> U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om een of meer kolommen in een pandas DataFrame te verwijderen, als deze bestaan: df = df. drop ([‚ column1 ‚, ‚ column2 ‚], axis= 1 , errors=‘ ignore ‚) Opmerking: als u het argument error=’ignore‘ niet gebruikt, krijgt u een foutmelding als u probeert een kolom te verwijderen […]<\/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-3697","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n df = df. drop<\/span> ([' column1<\/span> ', ' column2<\/span> '], axis= 1<\/span> , errors=' ignore<\/span> ')<\/span>\n<\/strong><\/pre>\n Voorbeeld: verwijder de kolom als deze bestaat in Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],\n ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9],\n ' minutes<\/span> ': [10.1, 12.0, 9.0, 8.0, 8.4, 7.5],\n ' all_star<\/span> ': [True, False, False, True, True, True]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists minutes all_star\n0 A 18 5 10.1 True\n1 B 22 7 12.0 False\n2 C 19 7 9.0 False\n3 D 14 9 8.0 True\n4 E 14 12 8.4 True\n5 F 11 9 7.5 True\n<\/strong><\/span><\/pre>\n #drop minutes_played and points columns\n<\/span>df = df. drop<\/span> ([' minutes_played<\/span> ', ' points<\/span> '], axis= 1<\/span> )\n\nKeyError: \"['minutes_played', 'points'] not found in axis\"\n<\/b><\/pre>\n #drop minutes_played and points columns\n<\/span>df = df. drop<\/span> ([' minutes_played<\/span> ', ' points<\/span> '], axis= 1<\/span> , errors=' ignore<\/span> ')\n\n#view updated DataFrame<\/span>\nprint<\/span> (df)\n\n team assists minutes all_star\n0 A 5 10.1 True\n1 B 7 12.0 False\n2 C 7 9.0 False\n3 D 9 8.0 True\n4 E 12 8.4 True\n5 F 9 7.5 True\n<\/b><\/pre>\n Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Panda’s: hoe u alle kolommen verwijdert, behalve specifieke<\/a>
Panda’s: hoe u alle rijen verwijdert, behalve enkele<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"