Pandalarda birden çok sütun nasıl seçilir (örneklerle)

Bir pandanın DataFrame’inden birden fazla sütun seçmek için kullanabileceğiniz üç temel yöntem vardır:

Yöntem 1: sütunları dizine göre seçin

 df_new = df. iloc [:,[0,1,3]]

Yöntem 2: Dizin Aralığında Sütunları Seçin

 df_new = df. iloc [:, 0:3]

Yöntem 3: Sütunları Ada Göre Seçin

 df_new = df[[' col1 ', ' col2 ']]

Aşağıdaki örnekler, her yöntemin aşağıdaki pandalar DataFrame ile nasıl kullanılacağını gösterir:

 import pandas as pd

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

#view DataFrame
df

	points assists rebounds blocks
0 25 5 11 4
1 12 7 8 7
2 15 7 10 7
3 14 9 6 6
4 19 12 6 5
5 23 9 5 8
6 25 9 9 9
7 29 4 12 10

Yöntem 1: sütunları dizine göre seçin

Aşağıdaki kod, 0, 1 ve 3 dizin konumlarındaki sütunların nasıl seçileceğini gösterir:

 #select columns in index positions 0, 1, and 3
df_new = df. iloc [:,[0,1,3]]

#view new DataFrame
df_new

        points assists blocks
0 25 5 4
1 12 7 7
2 15 7 7
3 14 9 6
4 19 12 5
5 23 9 8
6 25 9 9
7 29 4 10

0, 1 ve 3 dizin konumlarındaki sütunların seçildiğini unutmayın.

Not : Bir pandanın DataFrame’inin ilk sütunu 0 konumunda bulunur.

Yöntem 2: Dizin Aralığında Sütunları Seçin

Aşağıdaki kod, 0 ile 3 arasındaki dizin aralığındaki sütunların nasıl seçileceğini gösterir:

 #select columns in index range 0 to 3
df_new = df. iloc [:, 0:3]

#view new DataFrame
df_new

        points assists rebounds
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

Aralığın son değerinde (3) yer alan sütunun çıktıya dahil edilmeyeceğini unutmayın.

Yöntem 3: Sütunları Ada Göre Seçin

Aşağıdaki kod, sütunların ada göre nasıl seçileceğini gösterir:

 #select columns called 'points' and 'blocks'
df_new = df[[' points ', ' blocks ']]

#view new DataFrame
df_new

        point blocks
0 25 4
1 12 7
2 15 7
3 14 6
4 19 5
5 23 8
6 25 9
7 29 10

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde pandalarda diğer yaygın işlemlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

Pandalarda tüm sütun adları nasıl listelenir?
Pandalar’daki sütunlar nasıl silinir
Pandas’ta dizini sütuna dönüştürme