Jak podzielić kolumny w ramce danych pandas (z przykładami)

Do dzielenia kolumn w ramce DataFrame pandy można użyć następujących metod:

Metoda 1: Wycinek według określonych nazw kolumn

 df_new = df. loc [:,[' col1 ',' col4 ']]

Metoda 2: Przekrój według nazw kolumn w zakresie

 df_new = df. loc [:, ' col1 ':' col4 ']

Metoda 3: Cięcie według określonych pozycji indeksu kolumny

 df_new = df. iloc [:,[ 0,3 ] ]

Metoda 4: Pokrój według zakresu pozycji indeksu kolumn

 df_new = df. iloc [:, 0 : 3 ]

Zwróć uwagę na subtelną różnicę między loc i iloc w każdej z tych metod:

• loc wybiera wiersze i kolumny z określonymi etykietami
• iloc wybiera wiersze i kolumny na określonych pozycjach liczb całkowitych

Poniższe przykłady pokazują, jak w praktyce używać każdej metody z następującą ramką DataFrame pand:

 import pandas as pd

#create DataFrame with six columns
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12],
                   ' steals ': [4, 3, 3, 2, 5, 4, 3, 8],
                   ' blocks ': [1, 0, 0, 3, 2, 2, 1, 5]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists rebounds steals blocks
0 A 18 5 11 4 1
1 B 22 7 8 3 0
2 C 19 7 10 3 0
3 D 14 9 6 2 3
4 E 14 12 6 5 2
5 F 11 9 5 4 2
6 G 20 9 9 3 1
7:28 4 12 8 5

Przykład 1: Cięcie według określonych nazw kolumn

Możemy użyć następującej składni, aby utworzyć nową ramkę danych zawierającą tylko kolumny zespołu i odbijania :

 #slice columns team and rebounds
df_new = df. loc [:, [' team ', ' rebounds ']]

#view new DataFrame
print (df_new)

  team rebounds
0 to 11
1 B 8
2 C 10
3 D 6
4 E 6
5 F 5
6 G 9
7:12 a.m.

Przykład 2: Cięcie według nazw kolumn w zakresie

Możemy użyć następującej składni, aby utworzyć nową ramkę danych zawierającą tylko kolumny pomiędzy zespołem a odbiciami :

 #slice columns between team and rebounds
df_new = df. loc [:, ' team ': ' rebounds ']

#view new DataFrame
print (df_new)

  team points assists rebounds
0 A 18 5 11
1 B 22 7 8
2 C 19 7 10
3 D 14 9 6
4 E 14 12 6
5 F 11 9 5
6 G 20 9 9
7:28 4 12

Przykład 3: Cięcie według określonych pozycji indeksu kolumny

Możemy użyć następującej składni, aby utworzyć nową ramkę DataFrame zawierającą tylko kolumny na pozycjach indeksu 0 i 3 :

 #slice columns in index positions 0 and 3
df_new = df. iloc [ :,[ 0,3 ]]

#view new DataFrame
print (df_new)

  team rebounds
0 to 11
1 B 8
2 C 10
3 D 6
4 E 6
5 F 5
6 G 9
7:12 a.m.

Przykład 4: Zakres pozycji indeksu wycinka na kolumnę

Możemy użyć następującej składni, aby utworzyć nową ramkę DataFrame zawierającą tylko kolumny z zakresu pozycji indeksu od 0 do 3 :

 #slice columns in index position range between 0 and 3
df_new = df. iloc [:, 0 : 3 ]

#view new DataFrame
print (df_new)

  team points assists
0 to 18 5
1 B 22 7
2 C 19 7
3 D 14 9
4 E 14 12
5 F 11 9
6 G 20 9
7:28 a.m. 4

Uwaga : w przypadku korzystania z zakresu pozycji indeksu ostatnia pozycja indeksu w zakresie nie zostanie uwzględniona. Na przykład kolumna odrzuceń na pozycji indeksu 3 nie jest uwzględniona w nowej ramce DataFrame.

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe zadania w pandach:

Jak usunąć pierwszy wiersz w Pandas DataFrame
Jak usunąć pierwszą kolumnę w Pandas DataFrame
Jak usunąć zduplikowane kolumny w Pandach