วิธีลบสองคอลัมน์ใน pandas dataframe

คุณสามารถใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อลบหนึ่งคอลัมน์ออกจากอีกคอลัมน์ใน DataFrame แพนด้า:

 #subtract column 'B' from column 'A'
df[' AB '] = df. A - df. B

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ไวยากรณ์นี้ในทางปฏิบัติ

ตัวอย่างที่ 1: ลบสองคอลัมน์ใน Pandas

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการลบคอลัมน์หนึ่งออกจากอีกคอลัมน์ใน DataFrame แพนด้าและกำหนดผลลัพธ์ให้กับคอลัมน์ใหม่:

 import pandas as pd

#createDataFrame 
df = pd. DataFrame ({' A ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' B ': [5, 7, 8, 9, 12, 9, 12, 4],
                   ' C ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#subtract column B from column A
df[' AB '] = df. A - df. B

#view DataFrame
df

        A B C AB
0 25 5 11 20
1 12 7 8 5
2 15 8 10 7
3 14 9 6 5
4 19 12 6 7
5 23 9 5 14
6 25 12 9 13
7 29 4 12 25

คอลัมน์ใหม่ที่เรียกว่า ‘ AB ‘ แสดงผลการลบค่าในคอลัมน์ B จากค่าในคอลัมน์ A

ตัวอย่างที่ 2: ลบสองคอลัมน์ที่มีค่าหายไป

หากเราลบคอลัมน์หนึ่งออกจากอีกคอลัมน์หนึ่งใน DataFrame ของแพนด้าและมีค่าหายไปในคอลัมน์ใดคอลัมน์หนึ่ง ผลลัพธ์ของการลบจะเป็นค่าที่หายไปเสมอ:

 import pandas as pd
import numpy as np

#create DataFrame with some missing values
df = pd. DataFrame ({' A ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' B ': [5, 7, np. no , 9, 12, np. no , 12, 4],
                   ' C ': [np. no , 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]}) 

#subtract column B from column A
df[' AB '] = df. A - df. B

#view DataFrame
df

	A B C AB
0 25 5.0 NaN 20.0
1 12 7.0 8.0 5.0
2 15 NaN 10.0 NaN
3 14 9.0 6.0 5.0
4 19 12.0 6.0 7.0
5 23 NaN 5.0 NaN
6 25 12.0 9.0 13.0
7 29 4.0 12.0 25.0

หากต้องการ คุณสามารถแทนที่ค่าที่หายไปทั้งหมดใน dataFrame ด้วยศูนย์โดยใช้ฟังก์ชัน df.fillna(0) ก่อนที่จะลบคอลัมน์หนึ่งออกจากอีกคอลัมน์หนึ่ง:

 import pandas as pd
import numpy as np

#create DataFrame with some missing values
df = pd. DataFrame ({' A ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' B ': [5, 7, np. no , 9, 12, np. no , 12, 4],
                   ' C ': [np. no , 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]}) 

#replace all missing values with zeros
df = df. fillna ( 0 )

#subtract column B from column A
df[' AB '] = df. A - df. B

#view DataFrame
df
	A B C AB
0 25 5.0 0.0 20.0
1 12 7.0 8.0 5.0
2 15 0.0 10.0 15.0
3 14 9.0 6.0 5.0
4 19 12.0 6.0 7.0
5 23 0.0 5.0 23.0
6 25 12.0 9.0 13.0
7 29 4.0 12.0 25.0

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

วิธีเพิ่มแถวใน Pandas DataFrame
วิธีเพิ่มอาร์เรย์ Numpy ให้กับ Pandas DataFrame
วิธีนับจำนวนแถวใน Pandas DataFrame