<\/p>\n
U kunt de volgende methoden gebruiken om kolommen te verwijderen uit een Panda DataFrame waarvan de naam specifieke tekenreeksen bevat:<\/span><\/p>\n Methode 1: Kolommen verwijderen als de naam een specifieke tekenreeks bevat<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: Kolommen verwijderen als de naam een van meerdere specifieke tekenreeksen bevat<\/strong><\/span><\/p>\n De volgende voorbeelden laten zien hoe u elke methode in de praktijk kunt gebruiken met de volgende panda’s DataFrame:<\/span><\/p>\n We kunnen de volgende syntaxis gebruiken om kolommen uit het DataFrame te verwijderen die ‚team‘ ergens in de kolomnaam bevatten:<\/span><\/p>\n Houd er rekening mee dat de twee kolommen met ‚team‘ in de naam zijn verwijderd uit het DataFrame.<\/span><\/span><\/p>\n We kunnen de volgende syntaxis gebruiken om kolommen uit het DataFrame te verwijderen die ’speler‘ of ‚punten‘ ergens in de kolomnaam bevatten:<\/span><\/p>\n Merk op dat de twee kolommen met „speler“ of „punten“<\/span> in de naam zijn verwijderd uit het DataFrame.<\/span><\/p>\n Opmerking<\/strong> : de |<\/strong> Het symbool in panda’s wordt gebruikt als een \u201cOR\u201d-operator.<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende taken in panda’s kunt uitvoeren:<\/span><\/p>\n Hoe de eerste kolom in Panda’s te verwijderen<\/a> U kunt de volgende methoden gebruiken om kolommen te verwijderen uit een Panda DataFrame waarvan de naam specifieke tekenreeksen bevat: Methode 1: Kolommen verwijderen als de naam een specifieke tekenreeks bevat df. drop (list(df. filter (regex=‘ this_string ‚)), axis= 1 , inplace= True ) Methode 2: Kolommen verwijderen als de naam een van meerdere specifieke […]<\/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-4233","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n df. drop<\/span> (list(df. filter<\/span> (regex=' this_string<\/span> ')), axis= 1<\/span> , inplace= True<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n df. drop<\/span> (list(df. filter<\/span> (regex=' string1|string2|string3<\/span> ')), axis= 1<\/span> , inplace= True<\/span> )<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team_name<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],\n ' team_location<\/span> ': ['AU', 'AU', 'EU', 'EU', 'AU', 'EU'],\n ' player_name<\/span> ': ['Andy', 'Bob', 'Chad', 'Dan', 'Ed', 'Fran'],\n ' points<\/span> ': [22, 29, 35, 30, 18, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team_name team_location player_name points\n0 A AU Andy 22\n1 B AU Bob 29\n2 C EU Chad 35\n3 D EU Dan 30\n4 E TO Ed 18\n5 F EU Fran 12\n<\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 1: Kolommen verwijderen als naam een specifieke tekenreeks bevat<\/strong><\/span><\/h2>\n
#drop columns whose name contains 'team'\n<\/span>df. drop<\/span> (list(df. filter<\/span> (regex=' team<\/span> ')), axis= 1<\/span> , inplace= True<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n player_name points\n0 Andy 22\n1 Bob 29\n2 Chad 35\n3 Dan 30\n4 Ed 18\n5 Fran 12\n<\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 2: Kolommen verwijderen als de naam een van meerdere specifieke tekenreeksen bevat<\/strong><\/span><\/h2>\n
#drop columns whose name contains 'player' or 'points'\n<\/span>df. drop<\/span> (list(df. filter<\/span> (regex=' player|points<\/span> ')), axis= 1<\/span> , inplace= True<\/span> )\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team_name team_location\n0 A AU\n1 B AU\n2 C EU\n3D EU\n4 E AU\n5 F EU\n<\/strong><\/pre>\n Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Hoe dubbele kolommen in Pandas te verwijderen<\/a>
Hoe alle kolommen te verwijderen behalve enkele in Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"