Как выбрать все столбцы кроме одного в pandas? 🐼

        
            import pandas as pd

            # Создание DataFrame
            df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                               'B': [4, 5, 6],
                               'C': [7, 8, 9]})

            # Удаление столбца B
            df_new = df.drop(columns=['B'], axis=1)

            # Вывод обновленного DataFrame
            print(df_new)
        
    

Как выбрать все столбцы, кроме одного, в библиотеке Pandas

Когда вы работаете с данными в языке программирования Python и используете библиотеку Pandas, иногда возникает необходимость выбрать все столбцы в DataFrame, кроме определенного столбца. В этой статье мы рассмотрим несколько методов, которые позволят вам сделать это.

Метод 1: Использование списковых срезов

Первый способ, который мы рассмотрим, заключается в использовании списковых срезов для выбора нужных столбцов.

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Столбец 1': [1, 2, 3],
        'Столбец 2': [4, 5, 6],
        'Столбец 3': [7, 8, 9]}

df = pd.DataFrame(data)

# Выбор всех столбцов, кроме 'Столбец 2'
selected_columns = df[df.columns.difference(['Столбец 2'])]

print(selected_columns)

В этом примере мы создаем DataFrame с тремя столбцами ('Столбец 1', 'Столбец 2', 'Столбец 3'). Затем мы используем метод df.columns.difference() для выбора всех столбцов, кроме 'Столбец 2'. Результат сохраняется в переменной selected_columns и выводится на экран.

Метод 2: Использование функции drop()

Второй способ, который мы рассмотрим, заключается в использовании функции drop() для удаления нужного столбца из DataFrame.

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Столбец 1': [1, 2, 3],
        'Столбец 2': [4, 5, 6],
        'Столбец 3': [7, 8, 9]}

df = pd.DataFrame(data)

# Выбор всех столбцов кроме 'Столбец 2'
selected_columns = df.drop('Столбец 2', axis=1)

print(selected_columns)

В этом примере мы также создаем DataFrame с тремя столбцами. Затем мы используем функцию drop() с параметром axis=1, чтобы удалить столбец 'Столбец 2'. Результат сохраняется в переменной selected_columns и выводится на экран.

Метод 3: Использование функции loc()

Третий способ, который мы рассмотрим, заключается в использовании функции loc() для выбора нужных столбцов по их именам.

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Столбец 1': [1, 2, 3],
        'Столбец 2': [4, 5, 6],
        'Столбец 3': [7, 8, 9]}

df = pd.DataFrame(data)

# Выбор всех столбцов, кроме 'Столбец 2'
selected_columns = df.loc[:, ~df.columns.isin(['Столбец 2'])]

print(selected_columns)

В этом примере мы создаем DataFrame и используем функцию loc() вместе с методом isin(), чтобы выбрать все столбцы, кроме 'Столбец 2'. Результат также сохраняется в переменной selected_columns и выводится на экран.

Метод 4: Использование функции iloc()

Четвертый способ, который мы рассмотрим, заключается в использовании функции iloc() для выбора нужных столбцов по их индексам.

import pandas as pd

# Создание DataFrame
data = {'Столбец 1': [1, 2, 3],
        'Столбец 2': [4, 5, 6],
        'Столбец 3': [7, 8, 9]}

df = pd.DataFrame(data)

# Выбор всех столбцов, кроме столбца с индексом 1
selected_columns = df.iloc[:, df.columns != 1]

print(selected_columns)

В этом примере мы создаем DataFrame и используем функцию iloc() вместе с условием df.columns != 1, чтобы выбрать все столбцы, кроме столбца с индексом 1. Результат также сохраняется в переменной selected_columns и выводится на экран.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели несколько методов, которые позволяют выбрать все столбцы в библиотеке Pandas, кроме одного. Вы можете использовать списковые срезы, функцию drop(), а также функции loc() и iloc() для этой цели. Попробуйте каждый из этих методов и выберите тот, который наиболее удобен для вас и вашего проекта.

Надеемся, что эта статья была полезной для вас! Удачи в работе с библиотекой Pandas!