Как удалить столбцы в pandas (4 примера)
Вы можете использовать функцию drop() для удаления одного или нескольких столбцов из DataFrame pandas:
#drop one column by name df. drop (' column_name ', axis= 1 , inplace= True ) #drop multiple columns by name df. drop ([' column_name1 ', ' column_name2 '], axis= 1 , inplace= True ) #drop one column by index df. drop ( df.columns [[0]], axis= 1 , inplace= True ) #drop multiple columns by index df. drop (df.columns[[0,2,5]], axis= 1 , inplace= True )
Обратите внимание на следующее:
- Аргумент оси указывает, следует ли удалять строки (0) или столбцы (1).
- Аргумент inplace указывает на удаление столбцов на месте без переназначения DataFrame.
В следующих примерах показано, как использовать эту функцию на практике со следующим DataFrame pandas:
import pandas as pd #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' A ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29], ' B ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4], ' C ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]}) #view DataFrame df A B C 0 25 5 11 1 12 7 8 2 15 7 10 3 14 9 6 4 19 12 6 5 23 9 5 6 25 9 9 7 29 4 12
Пример 1. Удаление столбца по имени
Следующий код показывает, как удалить столбец из DataFrame по имени:
#drop column named 'B' from DataFrame df. drop (' B ', axis= 1 , inplace= True ) #view DataFrame df A C 0 25 11 1 12 8 2 15 10 3 14 6 4 19 6 5 23 5 6 25 9 7 29 12
Пример 2: удалить несколько столбцов по имени
Следующий код показывает, как удалить несколько столбцов по имени:
#drop columns 'A' and 'C' from DataFrame df. drop ([' A ', ' C '], axis= 1 , inplace= True ) #view DataFrame df B 0 5 1 7 2 7 3 9 4 12 5 9 6 9 7 4
Пример 3: удалить столбец по индексу
Следующий код показывает, как удалить столбец по индексу:
#drop first column from DataFrame df. drop ( df.columns [[0]], axis= 1 , inplace= True ) #view DataFrame df B C 0 5 11 1 7 8 2 7 10 3 9 6 4 12 6 5 9 5 6 9 9 7 4 12
Пример 4. Удаление нескольких столбцов по индексу
Следующий код показывает, как удалить несколько столбцов по индексу:
#drop multiple columns from DataFrame df. drop (df. columns [[0, 1]], axis= 1 , inplace= True ) #view DataFrame df VS 0 11 1 8 2 10 3 6 4 6 5 5 6 9 7 12
Дополнительные ресурсы
Как добавить строки в DataFrame Pandas
Как добавить массив Numpy в DataFrame Pandas
Как подсчитать количество строк в Pandas DataFrame