Lassen Sie uns besprechen, wie Sie eine oder mehrere Spalten in Pandas Dataframe löschen. So löschen Sie eine Spalte aus a Pandas DataFrame oder Das Löschen einer oder mehrerer Spalten in einem Pandas-Datenrahmen kann auf verschiedene Arten erreicht werden.

Löschen Sie eine oder mehrere Spalten im Pandas-Datenrahmen

Es gibt verschiedene Methoden zum Löschen einer oder mehrerer Spalten in Pandas Dataframe. Wir besprechen einige allgemein verwendete Methoden zum Löschen einer oder mehrerer Spalten in Pandas Dataframe:

• Verwenden der df.drop()-Methode
• Benutzen iloc[] Methode
• Benutzen df.ix() Methode
• Benutzen df.loc[] Methode
• Verwendung der iterativen Methode
• Benutzen Dataframe.pop() Methode

Erstellen Sie einen DataFrame

Zuerst erstellen wir einen einfachen Datenrahmen mit einem Wörterbuch von Listen, beispielsweise Spaltennamen A, B, C, D, E . In diesem Artikel behandeln wir 6 verschiedene Methoden zum Löschen einiger Spalten aus Pandas 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>

Ausgabe :

Java-Schalter

 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>

Datenrahmen-Drop-Spalte in Pandas mit der df.drop()-Methode

Beispiel 1: In diesem Beispiel entfernen wir bestimmte einzelne Spalten, wie sie im folgenden Code verwendet werden Pandas um einen DataFrame aus einem Wörterbuch zu erstellen und dann die Spalte „A“ mithilfe von zu entfernendrop>Methode mitaxis=1>. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass der ursprüngliche DataFrame („df“) unverändert bleibt, es sei denn, derinplace=True>Parameter verwendet wird oder das Ergebnis wieder an „df“ zugewiesen wird.

Instanziierung in Java

# 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)>

Ausgabe :

 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>

Beispiel 2: In diesem Beispiel entfernen Sie bestimmte mehrere Spalten, da der folgende Code Pandas verwendet, um einen DataFrame aus einem Wörterbuch zu erstellen, und dann die Spalten „C“ und „D“ mithilfe von entferntdrop>Methode mitaxis=1>. Beachten Sie jedoch, dass der ursprüngliche DataFrame („df“) unverändert bleibt, es sei denn, das Ergebnis wird zurück oder zugewieseninplace=True>wird eingesetzt. Alternativ kann der gleiche Vorgang auch mit ausgeführt werdendf.drop(columns=['C', 'D'])>.

# 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'])>

Ausgabe :

   A B E  0 A1 B1 E1 1 A2 B2 E2 2 A3 B3 E3 3 A4 B4 E4 4 A5 B5 E5>

Beispiel 3: In diesem Beispiel entfernen Sie Spalten basierend auf dem Spaltenindex, da der folgende Code einen Pandas DataFrame aus einem Wörterbuch erstellt und drei Spalten ('A', 'E', 'C') basierend auf ihren Indexpositionen mithilfe der „drop“-Methode mit „entfernt“. Achse=1`. Der geänderte DataFrame wird angezeigt und die Änderungen werden direkt vorgenommen („inplace=True“).

# 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>

Ausgabe :

   B D  0 B1 D1 1 B2 D2 2 B3 D3 3 B4 D4 4 B5 D5>

Dataframe-Drop-Spalten in Pandas mit der df.iloc[]-Methode

In diesem Beispiel Löschen Sie Spalten zwischen bestimmten Start- und Endspalten, da der folgende Code Pandas verwendet, um einen DataFrame aus einem Wörterbuch zu erstellen, und dann alle Spalten zwischen den Spaltenindizes 1 bis 3 mithilfe von entferntdrop>Methode mitaxis=1>. Die Änderungen werden direkt vorgenommen (inplace=True>) und der geänderte DataFrame wird angezeigt.

# 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>

Ausgabe:

ist Eiweißfett

 A D E 0 A1 D1 E1 1 A2 D2 E2 2 A3 D3 E3 3 A4 D4 E4 4 A5 D5 E5>

Pandas löschen Spalten aus dem Datenrahmen mit der Methode df.ix()

In diesem Beispiel Entfernen Sie Spalten zwischen bestimmten Spaltennamen, da der folgende Code mithilfe von Pandas einen DataFrame aus einem Wörterbuch erstellt und alle Spalten zwischen den Spaltennamen „B“ bis „D“ mithilfe von entferntdrop>Methode mitaxis=1>. Der ursprüngliche DataFrame („df“) bleibt jedoch unverändert, es sei denn, das Ergebnis wird zurück oder zugewieseninplace=True>wird eingesetzt.

# 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)>

Ausgabe :

 A E 0 A1 E1 1 A2 E2 2 A3 E3 3 A4 E4 4 A5 E5>

Pandas löschen Spalten aus dem Datenrahmen mithilfe der df.loc[]-Methode

In diesem Beispiel werden Spalten zwischen bestimmten Spaltennamen gelöscht als Der folgende Code verwendet Pandas um einen DataFrame aus einem Wörterbuch zu erstellen und dann alle Spalten zwischen den Spaltennamen „B“ und „D“ mithilfe von zu entfernendrop>Methode mitaxis=1>. Der geänderte DataFrame wird keiner Variablen wieder zugewiesen und der ursprüngliche DataFrame bleibt unverändert.

# 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)>

Ausgabe :

 A E 0 A1 E1 1 A2 E2 2 A3 E3 3 A4 E4 4 A5 E5>

Notiz: Der Unterschied zwischen loc() und iloc() besteht darin, dass iloc() das letzte Spaltenbereichselement ausschließt.

Huffman-Codierungscode

Pandas löschen Spalten mithilfe der iterativen Methode aus dem Datenrahmen

In diesem Beispiel löschen Sie Spalten zwischen bestimmten Spaltennamen, da der folgende Code einen Pandas DataFrame aus einem erstellt Wörterbuch und iteriert durch seine Spalten. Wenn für jede Spalte der Buchstabe „A“ im Spaltennamen vorhanden ist, wird diese Spalte aus dem DataFrame gelöscht. Der resultierende geänderte DataFrame wird angezeigt.

# 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>

Ausgabe :

 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>

Datenrahmen-Drop-Spalte in Pandas mit der Methode Dataframe.pop()

In diesem Beispiel zum Entfernen einer bestimmten Spalte aus einem DataFrame zeigt der Code, wie eine bestimmte Spalte („B“) aus einem aus einem Wörterbuch erstellten Pandas DataFrame entfernt wird. Es nutzt die pop> -Methode und der resultierende geänderte DataFrame wird angezeigt.

# 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>

Ausgabe:

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>