Как удалить несколько столбцов в pandas (4 метода)

Вы можете использовать следующие методы для удаления нескольких столбцов из DataFrame pandas:

Способ 1: удалить несколько столбцов по имени

 df. drop (columns=[' col1 ', ' col2 ', ' col4 '], inplace= True )

Способ 2: удалить столбцы в диапазоне по имени

 df. drop (columns= df.loc [:, ' col1 ':' col4 '], inplace= True )

Способ 3: удалить несколько столбцов по индексу

 df. drop (columns=df. columns [[0, 3, 4]], inplace= True )

Метод 4: удалить столбцы в диапазоне по индексу

 df. drop (columns= df.columns [1:4], inplace= True )

Примечание . Аргумент inplace=True указывает pandas удалить столбцы на месте без переназначения DataFrame.

В следующих примерах показано, как использовать каждый метод на практике со следующим DataFrame pandas:

 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, 5, 10, 12, 4, 8, 7, 2]})

#view DataFrame
print (df)

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

Пример 1. Удаление нескольких столбцов по имени

Следующий код показывает, как удалить столбцы Points , Rebounds и Steals по имени:

 #drop multiple columns by name
df. drop (columns=[' points ', ' rebounds ', ' steals '], inplace= True )

#view updated Dataframe
print (df)

  team assists
0 to 5
1 B 7
2 C 7
3 D 9
4 E 12
5 F 9
6 G 9
7:04 a.m.

Пример 2. Удаление столбцов в диапазоне по имени

Следующий код показывает, как перетаскивать каждый столбец между точками и перемещать столбцы по имени:

 #drop columns in range by name
df. drop (columns= df.loc [:, ' points ':' rebounds '], inplace= True )

#view updated Dataframe
print (df)

  team steals
0 to 4
1 B 5
2 C 10
3 D 12
4 E 4
5 F 8
6 G 7
7 A.M. 2

Пример 3. Удаление нескольких столбцов по индексу

Следующий код показывает, как удалить столбцы с позициями индекса 0, 3 и 4 из DataFrame:

 #drop multiple columns by index
df. drop (columns=df. columns [[0, 3, 4]], inplace= True )

#view updated Dataframe
print (df)

   assist points
0 18 5
1 22 7
2 19 7
3 14 9
4 14 12
5 11 9
6 20 9
7 28 4

Пример 4. Удаление столбцов в диапазоне по индексу

Следующий код показывает, как удалить столбцы с позициями индекса 0, 3 и 4 из DataFrame:

 #drop columns by index range
df. drop (columns= df.columns [1:4], inplace= True )

#view updated Dataframe
print (df)

  team steals
0 to 4
1 B 5
2 C 10
3 D 12
4 E 4
5 F 8
6 G 7
7 A.M. 2

Обратите внимание, что синтаксис df.columns[1:4] указывает столбцы в позициях индекса с 1 по 4.

Таким образом, этот синтаксис удаляет столбцы в позициях индекса 1, 2 и 3.

Примечание . Полную документацию по функции pandas drop() можно найти здесь .

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:

Pandas: как удалить столбцы со значениями NaN
Pandas: как удалить столбцы, которых нет в списке
Pandas: как удалить все столбцы, кроме определенных