Jak wykluczyć kolumny w pandach (z przykładami)

Możesz użyć następującej składni, aby wykluczyć kolumny w ramce danych pand:

 #exclude column1
df. loc [:, df. columns !=' column1 ']

#exclude column1, column2, ...
df. loc [:, ~df. columns . isin ([' column1 ',' column2 ',...])]

Poniższe przykłady pokazują, jak używać tej składni w praktyce.

Przykład 1: wyklucz kolumnę

Poniższy kod pokazuje, jak wybrać wszystkie kolumny z wyjątkiem jednej w ramce DataFrame pandy:

 import pandas as pd

#createDataFrame 
df = pd. DataFrame ({' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12],
                   ' blocks ': [2, 3, 3, 5, 3, 2, 1, 2]})

#view DataFrame
df

	points assists rebounds blocks
0 25 5 11 2
1 12 7 8 3
2 15 7 10 3
3 14 9 6 5
4 19 12 6 3
5 23 9 5 2
6 25 9 9 1
7 29 4 12 2

#select all columns except 'rebounds'
df. loc [:, df. columns !=' rebounds ']

        points assists blocks
0 25 5 2
1 12 7 3
2 15 7 3
3 14 9 5
4 19 12 3
5 23 9 2
6 25 9 1
7 29 4 2

Przykład 2: wyklucz wiele kolumn

Poniższy kod pokazuje, jak wybrać wszystkie kolumny z wyjątkiem niektórych w ramce danych pand:

 import pandas as pd

#createDataFrame 
df = pd. DataFrame ({' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12],
                   ' blocks ': [2, 3, 3, 5, 3, 2, 1, 2]})

#view DataFrame
df

	points assists rebounds blocks
0 25 5 11 2
1 12 7 8 3
2 15 7 10 3
3 14 9 6 5
4 19 12 6 3
5 23 9 5 2
6 25 9 9 1
7 29 4 12 2

#select all columns except 'rebounds' and 'assists'
df. loc [:, ~df. columns . isin ([' rebounds ', ' assists '])]

	point blocks
0 25 2
1 12 3
2 15 3
3 14 5
4 19 3
5 23 2
6 25 1
7 29 2

Używając tej składni, możesz wykluczyć dowolną liczbę kolumn według nazwy.

Dodatkowe zasoby

Jak dodać wiersze do ramki danych Pandas
Jak dodać tablicę Numpy do ramki danych Pandas
Jak policzyć liczbę wierszy w Pandas DataFrame