Как удалить несколько колонок pandas: шаг за шагом руководство 🐼

Чтобы удалить несколько колонок в pandas, вы можете использовать метод drop со списком имен колонок, которые вы хотите удалить:

import pandas as pd
                
# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame({'Колонка1': [1, 2, 3],
                   'Колонка2': [4, 5, 6],
                   'Колонка3': [7, 8, 9],
                   'Колонка4': [10, 11, 12]})

# Удаляем колонки
columns_to_drop = ['Колонка1', 'Колонка3']
df.drop(columns_to_drop, axis=1, inplace=True)

# Выводим результат
df

В этом примере удаляются колонки 'Колонка1' и 'Колонка3'. Результат будет содержать только оставшиеся колонки:

   Колонка2  Колонка4
0         4        10
1         5        11
2         6        12

Детальный ответ

Привет! Сегодня я расскажу тебе, как удалить несколько колонок в библиотеке Pandas. Если ты работаешь с данными в Python, то, вероятнее всего, знаком с этой мощной библиотекой для анализа данных. Pandas предоставляет множество функций для манипуляции и обработки данных, включая возможность удаления колонок из DataFrame.

Чтобы начать, давай посмотрим на пример DataFrame, чтобы иметь представление о его структуре. Предположим, у нас есть DataFrame с именем df, который содержит следующие колонки: 'Name', 'Age', 'Gender', 'City' и 'Salary'.

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['John', 'Emma', 'Alex'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'Gender': ['Male', 'Female', 'Male'],
    'City': ['New York', 'Paris', 'London'],
    'Salary': [5000, 7000, 6000]
}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

Это наш исходный DataFrame:

Name Age Gender City Salary
John 25 Male New York 5000
Emma 30 Female Paris 7000
Alex 35 Male London 6000

Теперь, если мы хотим удалить несколько колонок из DataFrame, мы можем использовать метод drop(). Для этого мы передадим список названий колонок, которые хотим удалить, в качестве аргумента columns. Давай посмотрим на пример:

columns_to_drop = ['Age', 'City']
df = df.drop(columns=columns_to_drop)

print(df)

Итак, мы удалили колонки 'Age' и 'City'. Вот результат:

Name Gender Salary
John Male 5000
Emma Female 7000
Alex Male 6000

Теперь мы видим, что колонки 'Age' и 'City' успешно удалены.

Важно отметить, что метод drop() возвращает новый DataFrame без указанных колонок. Если ты хочешь изменить исходный DataFrame, тебе необходимо присвоить результат обратно переменной df.

Также можно удалить колонки, используя операцию индексации. Для этого можно воспользоваться ключевым словом del с указанием имени колонки. Например:

del df['Salary']

print(df)

В результате мы удалили колонку 'Salary' и получили следующий DataFrame:

Name Gender
John Male
Emma Female
Alex Male

Также можно использовать метод pop() для удаления и извлечения колонки из DataFrame:

gender_column = df.pop('Gender')

print(df)
print(gender_column)

Мы удалили колонку 'Gender' и при этом получили ее значения в переменной gender_column. Вот как выглядит DataFrame после удаления колонки:

Name
John
Emma
Alex

Теперь у тебя есть несколько способов удалить колонки в Pandas. Используй метод, который больше всего подходит для твоей задачи. Удачи в работе с данными!

Видео по теме

Датафреймы pandas. Удаление строк

Pandas Базовый №4. Операции со столбцами DataFrame

► 11. УДАЛЕНИЕ СТРОК И СТОЛБЦОВ. Метод astype() | Курс по Pandas.

Похожие статьи:

Как удалить несколько колонок pandas: шаг за шагом руководство 🐼