Pandas: как удалить все столбцы, кроме определенных
Вы можете использовать следующие методы для удаления всех столбцов из DataFrame pandas, кроме некоторых:
Способ 1: использование двойных крючков
df = df[[' col2 ', ' col6 ']]
Способ 2: используйте .loc
df = df. loc [:,[' col2 ',' col6 ']]
Оба метода удаляют все столбцы из DataFrame, кроме столбцов с именами col2 и col6 .
В следующих примерах показано, как использовать каждый метод на практике со следующим DataFrame pandas:
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
Пример 1. Удаление всех столбцов, кроме определенных, с помощью двойных скобок.
Мы можем использовать следующий синтаксис, чтобы удалить все столбцы из DataFrame, кроме тех, которые называются точками и блоками :
#drop all columns except points and blocks
df = df[[' points ', ' blocks ']]
#view updated DataFrame
print (df)
point blocks
0 18 1
1 22 0
2 19 0
3 14 3
4 14 2
5 11 2
6 20 1
7 28 5
Обратите внимание, что остаются только столбцы точек и блоков .
Все остальные столбцы были удалены.
Пример 2. Удаление всех столбцов, кроме определенных, с помощью .loc.
Мы также можем использовать функцию .loc для удаления всех столбцов из DataFrame, кроме тех, которые называются точками и блоками :
#drop all columns except points and blocks
df = df. loc [:, [' points ', ' blocks ']]
#view updated DataFrame
print (df)
point blocks
0 18 1
1 22 0
2 19 0
3 14 3
4 14 2
5 11 2
6 20 1
7 28 5
Обратите внимание, что остаются только столбцы точек и блоков .
Это соответствует результатам предыдущего примера.
Связанный: Pandas loc против iloc: в чем разница?
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:
Как удалить первую строку в Pandas DataFrame
Как удалить первый столбец в Pandas DataFrame
Как удалить повторяющиеся столбцы в Pandas