Pandy: jak usunąć kolumny, których nie ma na liście
Możesz użyć następującej podstawowej składni, aby usunąć kolumny z ramki DataFrame pandy, których nie ma na określonej liście:
#define columns to keep keep_cols = [' col1 ', ' col2 ', ' col3 '] #create new dataframe by dropping columns not in list new_df = df[df. columns . intersection (keep_cols)]
Ten konkretny przykład usunie wszystkie kolumny z DataFrame, które nie są równe col1 , col2 lub col3 .
Poniższy przykład pokazuje, jak zastosować tę składnię w praktyce.
Przykład: Usuń kolumny, których nie ma na liście w Pandach
Załóżmy, że mamy następującą ramkę danych pand, która zawiera informacje o różnych koszykarzach:
import pandas as pd #createDataFrame 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, 4, 10, 12, 8, 5, 5, 2]}) #view DataFrame print (df) team points assists rebounds steals 0 A 18 5 11 4 1 B 22 7 8 4 2 C 19 7 10 10 3 D 14 9 6 12 4 E 14 12 6 8 5 F 11 9 5 5 6 G 20 9 9 5 7:28 4 12 2
Załóżmy teraz, że chcemy utworzyć nową ramkę danych, która usuwa wszystkie kolumny, których nie ma na poniższej liście kolumn: zespół , punkty i Stele .
W tym celu możemy użyć następującej składni:
#define columns to keep keep_cols = [' team ', ' points ', ' steals '] #create new dataframe by dropping columns not in list new_df = df[df. columns . intersection (keep_cols)] #view new dataframe print (new_df) team points steals 0 to 18 4 1 B 22 4 2 C 19 10 3 D 14 12 4 E 14 8 5 F 11 5 6 G 20 5 7:28 a.m. 2
Należy pamiętać, że każda kolumna oryginalnej ramki DataFrame, której nie ma na liście keep_cols , została usunięta z nowej ramki DataFrame.
Dodatkowe zasoby
Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe zadania związane z pandą:
Jak usunąć pierwszy rząd w pandach
Jak usunąć pierwszą kolumnę w Pandach
Jak usunąć zduplikowane kolumny w Pandach
Jak usunąć wszystkie kolumny z wyjątkiem niektórych w Pandach