วิธีการรักษาคอลัมน์บางคอลัมน์ในนุ่น (พร้อมตัวอย่าง)

คุณสามารถใช้วิธีการต่อไปนี้เพื่อคงอยู่เฉพาะบางคอลัมน์ใน DataFrame ของแพนด้า:

วิธีที่ 1: ระบุคอลัมน์ที่จะเก็บไว้

 #only keep columns 'col1' and 'col2'
df[[' col1 ', ' col2 ']]

วิธีที่ 2: ระบุคอลัมน์ที่จะลบ

 #drop columns 'col3' and 'col4'
df[df. columns [~df. columns . isin ([' col3 ',' col4 '])]]

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการใช้แต่ละวิธีกับ DataFrame แพนด้าต่อไปนี้:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
                   ' points ': [11, 7, 8, 10, 13, 13],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5]})

#view DataFrame
df

	team points assists rebounds
0 A 11 5 11
1 To 7 7 8
2 to 8 7 10
3 B 10 9 6
4 B 13 12 6
5 B 13 9 5

วิธีที่ 1: ระบุคอลัมน์ที่จะเก็บไว้

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการกำหนด DataFrame ใหม่ที่เก็บเฉพาะคอลัมน์ “ทีม” และ “คะแนน”:

 #create new DataFrame and only keep 'team' and 'points' columns
df2 = df[[' team ', ' points ']]

#view new DataFrame
df2

        team points
0 to 11
1 to 7
2 to 8
3 B 10
4 B 13
5 B 13

โปรดทราบว่า DataFrame ที่เป็นผลลัพธ์จะคงไว้เพียงสองคอลัมน์ที่เราระบุเท่านั้น

วิธีที่ 2: ระบุคอลัมน์ที่จะลบ

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการกำหนด DataFrame ใหม่ที่ลบคอลัมน์ “เข้าร่วม” และ “ตีกลับ” ออกจาก DataFrame ดั้งเดิม:

 #create new DataFrame and that drops 'assists' and 'rebounds'
df2 = df[df. columns [~df. columns . isin ([' assists ', ' rebounds '])]]

#view new DataFrame
df2

        team points
0 to 11
1 to 7
2 to 8
3 B 10
4 B 13
5 B 13

โปรดทราบว่า DataFrame ที่เป็นผลลัพธ์จะลบคอลัมน์ “assists” และ “bounces” ออกจาก DataFrame ดั้งเดิมและคงคอลัมน์ที่เหลือไว้

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทั่วไปอื่น ๆ ในแพนด้า:

วิธีลบคอลัมน์แรกใน Pandas DataFrame
วิธีลบคอลัมน์ที่ซ้ำกันใน Pandas
วิธีลบคอลัมน์ตามดัชนีใน Pandas