Pandas: как удалить столбцы, которых нет в списке

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для удаления столбцов из DataFrame pandas, которых нет в определенном списке:

 #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)]

В этом конкретном примере из DataFrame будут удалены все столбцы, которые не равны col1 , col2 или col3 .

В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример: удалить столбцы, которых нет в списке в Pandas

Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas, содержащий информацию о различных баскетболистах:

 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

Теперь предположим, что мы хотим создать новый DataFrame, который удаляет все столбцы, которых нет в следующем списке столбцов: team , Points и Steles .

Для этого мы можем использовать следующий синтаксис:

 #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

Обратите внимание, что каждый столбец исходного DataFrame, которого нет в списке Keep_cols , был удален из нового DataFrame.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи panda:

Как удалить первую строку в пандах
Как удалить первый столбец в Pandas
Как удалить повторяющиеся столбцы в Pandas
Как удалить все столбцы, кроме некоторых, в Pandas