วิธีลบหลายคอลัมน์ใน pandas (4 วิธี)

คุณสามารถใช้วิธีการต่อไปนี้เพื่อลบหลายคอลัมน์ออกจาก Pandas DataFrame:

วิธีที่ 1: ลบหลายคอลัมน์ตามชื่อ

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

วิธีที่ 2: ลบคอลัมน์ในช่วงตามชื่อ

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

วิธีที่ 3: วางหลายคอลัมน์ตามดัชนี

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

วิธีที่ 4: ลบคอลัมน์ในช่วงตามดัชนี

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

หมายเหตุ : อาร์กิวเมนต์ inplace=True บอกให้แพนด้าลบคอลัมน์ inplace โดยไม่ต้องกำหนด DataFrame ใหม่

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการใช้แต่ละวิธีในทางปฏิบัติกับ Pandas DataFrame ต่อไปนี้:

 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

ตัวอย่างที่ 1: ลบหลายคอลัมน์ตามชื่อ

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการลบ จุด รีบาวด์ และ ขโมย คอลัมน์ตามชื่อ:

 #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.

ตัวอย่างที่ 2: ลบคอลัมน์ในช่วงตามชื่อ

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการวางแต่ละคอลัมน์ระหว่าง จุด และคอลัมน์ ตีกลับ ตามชื่อ:

 #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

ตัวอย่างที่ 3: วางหลายคอลัมน์ตามดัชนี

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการลบคอลัมน์ที่ตำแหน่งดัชนี 0, 3 และ 4 จาก 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

ตัวอย่างที่ 4: ลบคอลัมน์ในช่วงตามดัชนี

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการลบคอลัมน์ที่ตำแหน่งดัชนี 0, 3 และ 4 จาก 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

โปรดทราบว่าไวยากรณ์ df.columns[1:4] ระบุคอลัมน์ในตำแหน่งดัชนี 1 ถึง 4

ดังนั้นไวยากรณ์นี้จะลบคอลัมน์ที่ตำแหน่งดัชนี 1, 2 และ 3

หมายเหตุ : คุณสามารถดูเอกสารฉบับเต็มสำหรับฟังก์ชัน pandas drop() ได้ที่นี่

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีการทำงานทั่วไปอื่นๆ ในแพนด้า:

Pandas: วิธีลบคอลัมน์ที่มีค่า NaN
Pandas: วิธีลบคอลัมน์ที่ไม่อยู่ในรายการ
Pandas: วิธีลบคอลัมน์ทั้งหมดยกเว้นคอลัมน์เฉพาะ