Удаление нескольких столбцов в pandas: инструкция с эмодзи 👋🗑️

Как удалить несколько столбцов в Pandas?

import pandas as pd

# Создаем DataFrame
data = {'Столбец1': [1, 2, 3],
        'Столбец2': [4, 5, 6],
        'Столбец3': [7, 8, 9],
        'Столбец4': [10, 11, 12]}

df = pd.DataFrame(data)

# Удаляем столбцы 'Столбец2' и 'Столбец3'
df = df.drop(['Столбец2', 'Столбец3'], axis=1)

# Выводим измененный DataFrame
print(df)

Как удалить несколько столбцов в pandas

При работе с библиотекой pandas в Python иногда возникает необходимость удалить несколько столбцов из данных. В данной статье мы рассмотрим различные способы удаления нескольких столбцов при помощи pandas.

Метод drop

Метод drop является одним из наиболее распространенных способов удаления столбцов в pandas. Он позволяет удалить один или несколько столбцов путем указания их имен или индексов.

Для удаления одного столбца используйте следующий синтаксис:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Столбец1': [1, 2, 3],
    'Столбец2': [4, 5, 6],
    'Столбец3': [7, 8, 9]
})

df = df.drop('Столбец1', axis=1)

print(df)

В данном примере мы удаляем столбец 'Столбец1' путем указания его имени и параметра axis=1, который указывает, что мы хотим удалить столбец, а не строку. Результатом будет новый DataFrame без столбца 'Столбец1'.

Если же вы хотите удалить несколько столбцов, то перечислите их имена или индексы в виде списка:

df = df.drop(['Столбец1', 'Столбец2'], axis=1)

print(df)

В данном примере мы удаляем столбцы 'Столбец1' и 'Столбец2'. Результатом будет новый DataFrame без этих столбцов.

Оператор del

Другим способом удаления столбцов в pandas является использование оператора del. Он позволяет удалить столбец прямо на месте без создания нового DataFrame.

Для удаления столбца с помощью оператора del используйте следующий синтаксис:

del df['Столбец1']

print(df)

В данном примере мы удаляем столбец 'Столбец1'. Результатом будет измененный DataFrame без этого столбца.

Также вы можете удалить несколько столбцов при помощи оператора del следующим образом:

del df['Столбец1']
del df['Столбец2']

print(df)

В данном примере мы удаляем столбцы 'Столбец1' и 'Столбец2'. Результатом будет измененный DataFrame без этих столбцов.

Метод pop

Метод pop позволяет удалить столбец и вернуть его в качестве отдельного Series.

Для удаления и возврата столбца с помощью метода pop используйте следующий синтаксис:

column = df.pop('Столбец1')

print(column)
print(df)

В данном примере мы удаляем столбец 'Столбец1' и сохраняем его в переменную column. Затем мы выводим этот столбец и измененный DataFrame без него.

Создание нового DataFrame без столбцов

Если вы хотите создать новый DataFrame без нескольких столбцов, а оставить исходный DataFrame неизменным, вы можете использовать следующий синтаксис:

new_df = df.drop(['Столбец1', 'Столбец2'], axis=1)

print(new_df)
print(df)

В данном примере мы создаем новый DataFrame new_df без столбцов 'Столбец1' и 'Столбец2'. Исходный DataFrame df остается без изменений.

Заключение

Теперь вы знаете различные способы удаления нескольких столбцов в pandas. Метод drop позволяет создать новый DataFrame без указанных столбцов, оператор del удаляет столбцы без создания нового DataFrame, а метод pop удаляет столбец и возвращает его в качестве отдельного Series. Выберите подходящий способ в зависимости от вашей задачи и продолжайте изучать pandas!