Pogovorimo se o tem, kako spustiti enega ali več stolpcev v Pandas Dataframe. Če želite izbrisati stolpec iz a Pandas DataFrame ali Spustite enega ali več stolpcev v Pandas Dataframe lahko dosežete na več načinov.
Spustite enega ali več stolpcev v Pandas Dataframe
Obstajajo različne metode za izpuščanje enega ali več stolpcev v Pandas Dataframe, razpravljamo o nekaterih splošno uporabljenih metodah za izpuščanje enega ali več stolpcev v Pandas Dataframe, ki so naslednje:
- Uporaba metode df.drop().
- Uporaba iloc[] Metoda
- Uporaba df.ix() metoda
- Uporaba df.loc[] Metoda
- Uporaba iterativne metode
- Uporaba Dataframe.pop() Metoda
Ustvari DataFrame
Najprej ustvarimo preprost Dataframe s slovarjem seznamov, recimo imena stolpcev A, B, C, D, E . V tem članku bomo obravnavali 6 različnih metod za brisanje nekaterih stolpcev iz Pandas DataFrame.
Python # Import pandas package import pandas as pd # create a dictionary with five fields each data = { 'A': ['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'], 'B': ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'], 'C': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'], 'D': ['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'], 'E': ['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5']} # Convert the dictionary into DataFrame df = pd.DataFrame(data) df> Izhod:
A B C D E 0 A1 B1 C1 D1 E1 1 A2 B2 C2 D2 E2 2 A3 B3 C3 D3 E3 3 A4 B4 C4 D4 E4 4 A5 B5 C5 D5 E5>
Dataframe Drop Column v Pandas z uporabo metode df.drop().
Primer 1: V tem primeru odstranimo določene posamezne stolpce, kot uporablja spodnja koda Pande da ustvari DataFrame iz slovarja in nato odstrani stolpec »A« z uporabodrop>metoda zaxis=1>. Vendar je pomembno upoštevati, da izvirni DataFrame ('df') ostane nespremenjen, razen čeinplace=True>se uporabi parameter ali pa se rezultat dodeli nazaj v 'df'.
# Import pandas package import pandas as pd # create a dictionary with five fields each data = { 'A': ['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'], 'B': ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'], 'C': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'], 'D': ['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'], 'E': ['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5']} # Convert the dictionary into DataFrame df = pd.DataFrame(data) # Remove column name 'A' df.drop(['A'], axis=1)> Izhod:
B C D E 0 B1 C1 D1 E1 1 B2 C2 D2 E2 2 B3 C3 D3 E3 3 B4 C4 D4 E4 4 B5 C5 D5 E5>
Primer 2: V tem primeru odstranite določene več stolpcev, saj spodnja koda uporablja Pandas za ustvarjanje DataFrame iz slovarja in nato odstrani stolpca 'C' in 'D' z uporabodrop>metoda zaxis=1>. Vendar upoštevajte, da izvirni DataFrame ('df') ostane nespremenjen, razen če je rezultat dodeljen nazaj aliinplace=True>se uporablja. Druga možnost je, da isto operacijo izvedete z uporabodf.drop(columns=['C', 'D'])>.
Python
# Import pandas package import pandas as pd # create a dictionary with five fields each data = { 'A': ['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'], 'B': ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'], 'C': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'], 'D': ['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'], 'E': ['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5']} # Convert the dictionary into DataFrame df = pd.DataFrame(data) # Remove two columns name is 'C' and 'D' df.drop(['C', 'D'], axis=1) # df.drop(columns =['C', 'D'])> Izhod:
A B E 0 A1 B1 E1 1 A2 B2 E2 2 A3 B3 E3 3 A4 B4 E4 4 A5 B5 E5>
Primer 3: V tem primeru odstranite stolpce na podlagi indeksa stolpcev, saj spodnja koda ustvari Pandas DataFrame iz slovarja in odstrani tri stolpce ('A', 'E', 'C') na podlagi njihovih položajev indeksov z uporabo metode `drop` z ` os=1`. Prikaže se spremenjen DataFrame in spremembe se izvedejo na mestu (`inplace=True`).
Python # Import pandas package import pandas as pd # create a dictionary with five fields each data = { 'A': ['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'], 'B': ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'], 'C': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'], 'D': ['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'], 'E': ['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5']} # Convert the dictionary into DataFrame df = pd.DataFrame(data) # Remove three columns as index base df.drop(df.columns[[0, 4, 2]], axis=1, inplace=True) df> Izhod:
razvrsti arraylist v javi
B D 0 B1 D1 1 B2 D2 2 B3 D3 3 B4 D4 4 B5 D5>
Dataframe izpusti stolpce v Pandas z uporabo metode df.iloc[].
V tem primeru Izbrišite stolpce med določenimi začetnimi in končnimi stolpci, saj spodnja koda uporablja Pandas za ustvarjanje DataFrame iz slovarja in nato odstrani vse stolpce med indeksi stolpcev 1 do 3 z uporabodrop>metoda zaxis=1>. Spremembe so narejene na mestu (inplace=True>), in prikazan je spremenjen DataFrame.
# Import pandas package import pandas as pd # create a dictionary with five fields each data = { 'A': ['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'], 'B': ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'], 'C': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'], 'D': ['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'], 'E': ['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5']} # Convert the dictionary into DataFrame df = pd.DataFrame(data) # Remove all columns between column index 1 to 3 df.drop(df.iloc[:, 1:3], inplace=True, axis=1) df> Izhod:
A D E 0 A1 D1 E1 1 A2 D2 E2 2 A3 D3 E3 3 A4 D4 E4 4 A5 D5 E5>
Pandas spusti stolpce iz Dataframe z metodo df.ix().
V tem primeru Odstranite stolpce med določenimi imeni stolpcev, saj spodnja koda z uporabo Pandas ustvari DataFrame iz slovarja in odstrani vse stolpce med imeni stolpcev od 'B' do 'D' z uporabodrop>metoda zaxis=1>. Vendar izvirni DataFrame ('df') ostane nespremenjen, razen če je rezultat dodeljen nazaj aliinplace=True>se uporablja.
# Import pandas package import pandas as pd # create a dictionary with five fields each data = { 'A': ['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'], 'B': ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'], 'C': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'], 'D': ['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'], 'E': ['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5']} # Convert the dictionary into DataFrame df = pd.DataFrame(data) # Remove all columns between column name 'B' to 'D' df.drop(df.ix[:, 'B':'D'].columns, axis=1)> Izhod:
A E 0 A1 E1 1 A2 E2 2 A3 E3 3 A4 E4 4 A5 E5>
Pandas spusti stolpce iz Dataframe z uporabo metode df.loc[].
V tem primeru spustite stolpce med določena imena stolpcev kot spodnja koda uporablja Pande ustvari DataFrame iz slovarja in nato odstrani vse stolpce med imeni stolpcev »B« in »D« z uporabodrop>metoda zaxis=1>. Spremenjen DataFrame ni dodeljen nazaj nobeni spremenljivki in izvirni DataFrame ostane nespremenjen.
# Import pandas package import pandas as pd # create a dictionary with five fields each data = { 'A': ['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'], 'B': ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'], 'C': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'], 'D': ['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'], 'E': ['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5']} # Convert the dictionary into DataFrame df = pd.DataFrame(data) # Remove all columns between column name 'B' to 'D' df.drop(df.loc[:, 'B':'D'].columns, axis=1)> Izhod:
A E 0 A1 E1 1 A2 E2 2 A3 E3 3 A4 E4 4 A5 E5>
Opomba: Različna loc() in iloc() je iloc() izključitev zadnjega elementa obsega stolpcev.
Pandas spusti stolpce iz Dataframa z uporabo iterativne metode
V tem primeru izbrišite stolpce med določenimi imeni stolpcev, saj spodnja koda ustvari Pandas DataFrame iz a slovar in ponavlja skozi svoje stolpce. Če je za vsak stolpec v imenu stolpca črka »A«, se ta stolpec izbriše iz DataFrame. Prikaže se nastali spremenjen DataFrame.
Python # Import pandas package import pandas as pd # create a dictionary with five fields each data = { 'A': ['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'], 'B': ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'], 'C': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'], 'D': ['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'], 'E': ['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5']} # Convert the dictionary into DataFrame df = pd.DataFrame(data) for col in df.columns: if 'A' in col: del df[col] df> Izhod:
B C D E 0 B1 C1 D1 E1 1 B2 C2 D2 E2 2 B3 C3 D3 E3 3 B4 C4 D4 E4 4 B5 C5 D5 E5>
Dataframe Drop Column v Pandas z uporabo metode Dataframe.pop().
V tem primeru Odstranjevanje določenega stolpca iz DataFrame kot koda prikazuje, kako odstraniti določen stolpec ('B') iz Pandas DataFrame, ustvarjenega iz slovarja. Uporablja pop> in prikazan je nastali spremenjen DataFrame.
# Import pandas package import pandas as pd # create a dictionary with five fields each data = { 'A': ['A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A5'], 'B': ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5'], 'C': ['C1', 'C2', 'C3', 'C4', 'C5'], 'D': ['D1', 'D2', 'D3', 'D4', 'D5'], 'E': ['E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5']} # Convert the dictionary into DataFrame df = pd.DataFrame(data) df.pop('B') df> Izhod:
A C D E 0 A1 C1 D1 E1 1 A2 C2 D2 E2 2 A3 C3 D3 E3 3 A4 C4 D4 E4 4 A5 C5 D5 E5>